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龙图腾网恭喜安徽蔚来智驾科技有限公司申请的专利目标检测方法、电子设备、介质及车辆获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114842449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210509045.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权目标检测方法、电子设备、介质及车辆是由陈进设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测方法、电子设备、介质及车辆在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体提供一种目标检测方法、电子设备、介质及车辆，旨在解决现有车辆自动驾驶领域中的目标检测方法对应的检测精度较低的技术问题。为此目的，本发明的目标检测方法包括：获取包含目标检测对象的待检测图像；将待检测图像输入利用知识蒸馏方法训练好的学生网络，得到目标检测对象，利用知识蒸馏方法对学生网络进行训练包括：将交通场景训练图像输入已训练的教师网络，得到第一特征图和动态区域；将交通场景训练图像输入待训练的学生网络，得到第二特征图和检测损失部分；基于第一特征图、第二特征图和动态区域确定蒸馏损失部分；基于蒸馏损失部分和检测损失部分对学生网络进行训练。如此，提高了目标检测精度。

本发明授权目标检测方法、电子设备、介质及车辆在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括下述步骤：获取包含目标检测对象的待检测图像；将所述待检测图像输入利用知识蒸馏方法训练好的学生网络，得到目标检测对象；其中，利用知识蒸馏方法对所述学生网络进行训练包括：将交通场景训练图像输入已训练的教师网络，得到第一特征图和动态区域，其中所述教师网络包括第一特征金字塔网络和区域候选网络，所述第一特征金字塔网络输出所述第一特征图，所述区域候选网络输入所述第一特征图并输出所述动态区域，包括：将所述区域候选网络的输出进行归一化处理，得到归一化特征图；对归一化特征图进行阈值处理，生成所述动态区域；将交通场景训练图像输入待训练的学生网络，得到第二特征图和检测损失部分，其中所述学生网络包括第二特征金字塔网络和预测网络，所述第二特征金字塔网络输出所述第二特征图，所述预测网络输入所述第二特征图并输出预测结果，所述学生网络基于真实标签和所述预测结果得到所述检测损失部分；基于所述第一特征图、第二特征图和动态区域确定蒸馏损失部分，包括：使用动态区域对蒸馏损失函数进行加权，其中所述蒸馏损失函数用于约束第一特征图和第二特征图保持一致；基于所述蒸馏损失部分和检测损失部分对所述学生网络进行训练。

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