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龙图腾网恭喜深圳市华汉伟业科技有限公司申请的专利密集旋转目标检测方法、模型训练方法和装置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：CN115908781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211358733.3，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权密集旋转目标检测方法、模型训练方法和装置是由李杰明;杨洋;郭家元;翟爱亭设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本密集旋转目标检测方法、模型训练方法和装置在说明书摘要公布了：一种密集旋转目标检测方法、模型训练方法和装置，将输入图像输入特征提取网络中得到多层第一特征图，将多层第一特征图输入特征融合网络中得到多层第一融合特征图，将多层第一融合特征图输入目标框检测网络中得到预测目标框，根据标记目标框的标记信息和预测目标框的预测信息，计算难度系数，以确定每个标记目标框所匹配的一个或多个预测目标框，根据标记目标框的标记信息及其所匹配的预测目标框的预测信息，构建模型损失函数，以更新密集旋转目标检测模型的参数，从而完成对密集旋转目标检测模型的训练，发明通过计算难度系数，找到标记目标框和预测目标框之间的匹配关系，有效降低了密集旋转目标检测模型的训练难度，加快了训练速度。

本发明授权密集旋转目标检测方法、模型训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种密集旋转目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述密集旋转目标检测模型包括特征提取网络、特征融合网络和目标框检测网络，所述训练方法包括：获取包括一个或多个目标物体的输入图像和标注数据，所述标注数据包括输入图像中标记目标框的标记信息，所述标记信息包括标记旋转角度信息、标记尺寸信息、标记中心点位置信息和标记类别信息；采用特征提取网络提取所述输入图像中的特征信息，得到多层具有不同分辨率的第一特征图；采用特征融合网络对部分层具有不同分辨率的第一特征图进行特征融合，得到与第一特征图具有相同层数的第一融合特征图；其中，任意一层的所述第一特征图都对应有一个具有相同分辨率的第一融合特征图，且所有第一融合特征图都具有相同的通道数；采用目标框检测网络对各层第一融合特征图进行检测，得到各层第一融合特征图中所有预测目标框的预测信息，所述预测信息包括预测旋转角度信息、预测尺寸信息、预测中心点位置信息和预测类别信息；基于所述标记目标框的标记信息和所述预测目标框的预测信息，确定所述标记目标框与所述预测目标框之间的难度系数，所述难度系数用于表征所述标记目标框和所述预测目标框之间的训练难度；基于所述难度系数确定所述标记目标框和所述预测目标框之间的最佳对应关系；根据所述标记目标框和所述预测目标框之间的最佳对应关系，确定每个所述标记目标框所匹配的一个或多个所述预测目标框；根据所述标记目标框的标记信息及其所匹配的预测目标框的预测信息，构建模型损失函数；根据所述模型损失函数采用反向传播算法，对所述密集旋转目标检测模型的参数进行更新。

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