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龙图腾网获悉珠海安联锐视科技股份有限公司申请的专利一种两阶段行人车辆检测方法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：CN119206779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411245944.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种两阶段行人车辆检测方法是由曾庆喜;唐自兴;陈苗苗;李志洋;杨亮亮设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种两阶段行人车辆检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种两阶段行人车辆检测方法，具体包括：S1、行人车辆数据集的收集及标注；S2、行人车辆检测模型训练；S3、行人车辆检测设备端应用，等步骤。本发明可以有效结合单阶段和双阶段两种模型的优点，优化单阶段检测模型存在的一些固有问题，通过两个单阶段检测模型的串行结合，可以在保持实时性的前提下显著提高检测精度，减少误报漏报，同时具有较强的鲁棒性和灵活性。与现有的单个高性能模型、两阶段检测模型以及单个轻量级模型相比，该方法在复杂背景，特别是包含小目标的场景下，在性能和资源占用方面提供了更好的平衡，特别适用于需要兼顾速度和精度的场景。

本发明授权一种两阶段行人车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种两阶段行人车辆检测方法，其特征在于具体包括如下步骤： S1、行人车辆数据集的收集及标注 S11、行人车辆数据集的收集，从市面上已有公开的可用数据集获取或者从互联网上爬取复杂多样场景的图片数据； S12、第一阶段行人车辆检测数据标注，首先使用标注软件标注特殊场景的数据，训练出一个数据标注模型，然后使用训练好的模型去检测未被标注的图片数据，得到未标注数据标签，然后通过人工去校正模型标注的这部分标签，添加到先前训练的数据集中，再次训练数据标注模型，多次循环，直到完成所有数据的标注和校正工作； S13、第二阶段行人车辆检测数据标注，将从网络中爬取的数据直接放到第一阶段数据标注过程中进行标注备用；而从第一阶段获取的数据，在获取图像的同时，根据目标在原图中的位置信息计算得到当前图像标签信息； S2、行人车辆检测模型训练 S21、第一阶段模型训练，基于yolov5框架对行人车辆图片进行训练，并使用NWD损失函数对原始的Iou进行替换； S22、收集一部分不含检测目标类型的各个场景数据作为背景图片，将这部分图片和之前标注好的行人车辆数据集合并进行训练； S23、使用第一阶段训练好的行人车辆检测模型去检测segAnything这样场景覆盖范围较大的数据集，对检测存在行人车辆的图片进行校验，并将检测错误的图片提取出来，再将上述数据合并到前面的数据进行训练； S24、第二阶段检测模型训练，基于yolov8框架进行模型的训练，训练过程中使用图像预处理操作，对图像的训练尺寸进行缩减，并结合提取出来的检测错误的图片一起进行模型的优化训练； S3、行人车辆检测设备端应用 S31、第一阶段检测，从视频流中获取原始数据为yuv格式，将yuv数据转换和缩放为AI运算模块支持的格式以及尺寸，将前面训练好的模型转换到板端模型，使用运算模块进行运算得到模型的输出特征，对输出的特征进行后处理，得到行人及车辆目标的置信度、位置信息； S32、行人车辆目标跟踪，利用sort目标跟踪算法对检测到的行人车辆目标进行跟踪，对于连续的帧进行处理，计算两帧中目标信息的相关性，包括目标的距离信息以及目标的重叠比例，相同的目标形成相同的id，同时根据前面跟踪得到的跟踪轨迹信息，将当前图像中对应位置的图像数据抠取下来进行缓存，并对每个目标id设置初始状态为True； S33、行人车辆目标抓图，根据第一阶段检测得到的目标位置信息映射到该目标在原始图片的相应位置，再往四周扩展像素，使其为一个正方形且尺寸最为接近第二阶段模型的输入尺寸，最后再用resize操作将图像放缩到模型的输入尺寸； S34、第二阶段检测，先对抓取到的图像进行筛选操作，只将那些由尺寸占比或者置信度得分低于设定阈值的目标得来的抓取图像送入第二阶段模型中检测，否则不进行第二阶段检测，直接保留图片，然后根据检测结果更新目标状态，如果检测结果中出现了和第一阶段检测类型一致的目标，目标状态保持不变，否则更改为False，并将该图片进行过滤，最后将未送入第二阶段检测以及第二阶段检测后留下来的抓取图片及目标信息作为最终的行人车辆图像检测结果。

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