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龙图腾网恭喜深圳金三立视频科技股份有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法、防外破监测预警方法及设备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：CN118365983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202410452140.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标检测模型的训练方法、防外破监测预警方法及设备是由张宇;吴庆耀;杨伟强;曹沂文;刘东剑设计研发完成，并于2024-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的训练方法、防外破监测预警方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、防外破监测预警方法及设备，方法包括：获取样本数据集；构建目标检测模型，包括检测网络模型和辅助头模型，检测网络模型包括主干网络、特征增强网络和检测头，主干网络包括视觉大模型和适配器模型，辅助头模型与检测头并行；根据样本数据集和预设的目标损失函数，对目标检测模型进行训练，其中，目标损失函数根据检测网络模型对应的原始损失函数和辅助头模型对应的辅助损失函数构建；获取实时监控图像，并通过训练好的检测网络模型进行目标检测，得到待测目标检测框；根据待测目标检测框与预设的保护目标区域，进行防外破监测预警。本发明可有效降低保护目标受外破影响的可能性。

本发明授权目标检测模型的训练方法、防外破监测预警方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括预设数量的样本场景图像以及各样本场景图像对应的类别标签和检测标签，所述检测标签包括样本场景图像中各待测目标的标注框的坐标；构建目标检测模型，所述目标检测模型包括检测网络模型和辅助头模型，所述检测网络模型包括主干网络、特征增强网络和检测头，所述主干网络包括视觉大模型和适配器模型，所述适配器模型与视觉大模型中的stem层、stage1层和stage2层并行，所述辅助头模型与所述检测网络模型中的检测头并行；根据所述样本数据集和预设的目标损失函数，对所述目标检测模型中的检测网络模型进行训练，其中，所述目标损失函数根据所述检测网络模型对应的原始损失函数和所述辅助头模型对应的辅助损失函数构建；在训练中，所述目标检测模型的输入数据为对所述样本数据集中的样本场景图像进行数据增强后的融合图像；对所述样本数据集中的样本场景图像进行数据增强，具体为：从所述样本数据集中随机选取四张样本场景图像，通过Mixup数据增强方法和或Mosaic数据增强方法，对所述四张样本场景图像进行融合，得到融合图像；通过Mixup数据增强方法，对所述四张样本场景图像进行融合，得到融合图像，具体为：对所述四张样本场景图像进行两两配对；对属于同一配对的两张样本场景图像进行融合，得到融合图像，并根据属于同一配对的两张样本场景图像对应的类别标签和检测标签，确定融合图像对应的类别标签和检测标签；通过Mosaic数据增强方法，对所述四张样本场景图像进行融合，得到融合图像，具体为：分别根据所述四张样本场景图像中的各待测目标的标注框，确定所述四张样本场景图像对应的裁剪区域，并分别根据所述对应的裁剪区域，对所述四张样本场景图像进行裁剪，得到四张裁剪图像；分别对所述四张裁剪图像进行旋转、缩放以及变色后，以四宫格的形式进行拼接，得到融合图像。

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