平安科技(深圳)有限公司张楠获国家专利权
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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质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：CN116486213B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310570519.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标检测模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质是由张楠;王健宗;瞿晓阳设计研发完成，并于2023-05-19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和装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种目标检测模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域，通过获取原始视频数据，并将原始视频数据上传至云服务器端，原始视频数据包括多个视频帧，接收云服务器端对原始视频数据进行目标检测得到的标注视频数据，标注视频数据包括多个视频帧以及每一视频帧的原始标签数据，根据原始标签数据计算每两个相邻视频帧之间的初始标签预测损失值，根据初始标签预测损失值计算原始视频数据的平均标签预测损失值，若平均标签预测损失值大于预设的损失阈值，则将标注视频数据输入至预设的神经网络模型，根据标注视频数据对神经网络模型进行参数优化，以训练神经网络模型，得到目标检测模型，能够提高目标检测的准确率。
本发明授权目标检测模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.目标检测模型的训练方法，其特征在于，应用于边缘服务器端，所述训练方法包括： 获取原始视频数据，并将所述原始视频数据上传至云服务器端；其中，所述原始视频数据包括多个视频帧； 接收所述云服务器端对所述原始视频数据进行目标检测得到的标注视频数据；其中，所述标注视频数据包括多个所述视频帧以及每一所述视频帧的原始标签数据； 根据所述原始标签数据计算每两个相邻视频帧之间的初始标签预测损失值； 根据所述初始标签预测损失值计算所述原始视频数据的平均标签预测损失值； 若所述平均标签预测损失值大于预设的损失阈值，则将所述标注视频数据输入至预设的神经网络模型； 根据所述标注视频数据对所述神经网络模型进行参数优化，以训练所述神经网络模型，得到目标检测模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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