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龙图腾网恭喜中国电信股份有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法、课堂行为检测方法及相关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：CN114005013B 。

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：202111325070.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标检测模型的训练方法、课堂行为检测方法及相关设备是由庄力;吴靖;赵银玲;董佳怡;姜飞;司家鑫;励剑;金瑭设计研发完成，并于2021-11-10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、课堂行为检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种目标检测模型的训练方法、课堂行为检测方法及相关设备。所述目标检测模型的训练方法包括：基于中心网络CenterNet构建初始网络模型；通过所述初始网络模型处理样本图像，获得所述样本图像中的每个目标对象的类别和中心点位置，并根据所述中心点位置进行单维度回归获得每个所述目标对象的检测框信息；根据包括多张所述样本图像的样本图像集，以包含分类损失、检测框偏移损失和中心点偏移损失的多任务损失函数为约束条件控制所述初始网络模型的训练，获得目标检测模型。本发明基于CenterNet，通过改进回归过程和损失函数，能够有效提升目标检测模型的训练效率，提高目标检测精度。

本发明授权目标检测模型的训练方法、课堂行为检测方法及相关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：基于中心网络CenterNet构建初始网络模型；通过所述初始网络模型处理样本图像，获得所述样本图像中的每个目标对象的类别和中心点位置，并根据所述中心点位置进行单维度回归获得每个所述目标对象的检测框信息；其中，所述根据所述中心点位置进行单维度回归获得每个所述目标对象的检测框信息，包括：根据所述中心点位置进行尺寸的单维度回归，获得对应目标对象的检测框的宽度或高度；根据预设宽高比及所述对应目标对象的检测框的宽度或高度，所述预设宽高比根据所述对应目标对象的真实类别确定，获得所述对应目标对象的检测框的宽度和高度；根据包括多张所述样本图像的样本图像集，以包含分类损失、检测框偏移损失和中心点偏移损失的多任务损失函数为约束条件控制所述初始网络模型的训练，获得目标检测模型。

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