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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利一种草坪物体实时检测方法、电子装置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：CN116206146B 。

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：202211519407.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种草坪物体实时检测方法、电子装置及存储介质是由曾少宁;朱佳龙;饶云波;吴俊君设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种草坪物体实时检测方法、电子装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种草坪物体实时检测方法、电子装置及存储介质。通过针对不同获取难度的数据采取不同的筛选标准，引入分类模型对尾部类别的样本进行扩充，同时提高整个数据集的数据集和标注的精度，在尽可能减少标注精度损失的前提下减少了人工标注的成本；在扩充的数据集上训练一个轻量级目标检测器FCOS能够较好的完成草坪实时物体检测任务。

本发明授权一种草坪物体实时检测方法、电子装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种草坪物体实时检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1，获取待检测对象的类别列表，将所述类别列表分为第一类别集合以及第二类别集合； 步骤S2，采集不同类别图片并以形成数据集，所述数据集包括属于所述类别列表的图片； 步骤S3，根据有无标签对所述数据集中的图片进行整合，以获取有标签数据集、无标签数据集，并对所述有标签数据集、无标签数据集分别按照预定筛选规则执行筛选； 步骤S4，对所述有标签数据集中的图片执行类别统计，统计出类别列表中的标签个数低于预定阈值的子类别集合；并在所述无标签数据集上仅对属于子类别集合的图片执行人工补充标注，获取更新后的无标签数据集；将所述更新后的有标签数据集、无标签数据集合并为第一更新数据集； 步骤S5，基于所述更新数据集对第一目标检测模型进行交叉验证，获取最佳目标检测模型，并根据所述最佳目标检测模型执行对更新数据集中的属于第一类别集合以及第二类别集合的图片执行更新，以获取第二更新数据集； 步骤S6，根据第二目标检测模型在第二更新数据集上执行训练，以得到最终的目标检测模型，并执行草坪物体的检测； 所述步骤S5中，根据所述最佳目标检测模型执行对更新数据集中的属于第一类别集合以及第二类别集合的图片执行更新，以获取第二更新数据集，包括： 步骤5.1，对于所述第一类别集合以及第二类别集合内的图片的目标对象框，按照置信度阈值进行筛选，获取所有图片的候选框集合Ic； 步骤5.2，以单张图片为单位，将候选框集合Ic中的候选框与类别标签Ia中的类别标签进行比对，若对于同一张图片，Ic中的框与Ia中的框IoU交并比大于0.8且类别相同，视作框重复，则将该框从候选框集合中Ic去除；合并Ic和Ia的框信息，得到所有图片的候选框信息It； 步骤5.3，将类别标签Ia对应的候选框框出的图片区域进行Resize成224x224的尺寸送入在ImageNet上预训练的ViT-L模型中进行微调； 步骤5.4，将所有图片的候选框信息It的所有候选框框选出的图片，送入微调后的ViT-L模型中，同样根据长尾分布的特点，对于最终类别属于第一类别集合且置信度大于0.8的候选框，以及对于最终类别属于第二类别集合的检测框去除置信度大于0.6的候选框进行保留； 步骤5.5，将上述保留的所有候选框信息作为最后的类别标签，从而得到第二更新数据集。

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电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B2幢8层；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”。