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龙图腾网获悉广州科语机器人有限公司申请的专利基于改进YOLOX模型的样本不均衡目标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：CN115170930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210822356.8，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于改进YOLOX模型的样本不均衡目标检测方法是由晁人傑;邓亮;郑卓斌;王立磊;刘若辰设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOX模型的样本不均衡目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLOX模型的样本不均衡目标检测方法。通过改进YOLOX模型对扫地机器人采集的待检测图像进行特征提取，得到多个第一特征。将多个第一特征输入特征融合层进行跨层融合得到多个预测特征。最后通过预测层处理多个预测特征，得到该待检测图像的目标检测结果。其中，特征提取层包括多个带注意力机制的CSPDarkNet，该跨层融合处理包括将所述多个第一特征融合处理后得到的中间特征中的部分或全部进行融合，使得浅层特征和深层特征可进一步融合，提高针对不同类型目标进行目标检测的效果，同时该改进YOLOX模型使用Varifocal损失函数和平衡损失函数，使得样本不均衡情况下，出现频次低的目标能被有效识别。

本发明授权基于改进YOLOX模型的样本不均衡目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOX模型的样本不均衡目标检测方法，其特征在于，所述改进YOLOX模型包括特征提取层、特征融合层和预测层；所述特征提取层包括多个带注意力机制的CSPDarkNet，所述改进YOLOX模型使用的损失函数为Varifocal损失函数和平衡损失函数，所述方法包括： 获取扫地机器人视角图像数据集，所述图像数据集包括训练集和验证集； 将所述训练集输入待训练的改进YOLOX模型进行训练，通过所述验证集对改进YOLOX模型进行验证； 获取训练中改进YOLOX模型的Varifocal损失和平衡损失，并基于损失函数反向梯度传播更新模型参数直至模型收敛，得到训练后的改进YOLOX模型； 获取扫地机器人采集的待检测图像； 将所述待检测图像输入所述特征提取层进行处理，根据所述特征提取层的输出结果，得到多个第一特征； 将所述多个第一特征输入所述特征融合层进行跨层融合处理，得到多个预测特征；其中，所述跨层融合处理包括将所述多个第一特征融合处理后得到的中间特征中的部分或全部进行融合； 通过所述预测层处理所述多个预测特征，根据处理结果得到所述待检测图像的目标检测结果； 其中，通过以下公式获取所述平衡损失Loss： 其中，N为样本数量，Ii为第i张图片，WC为所设计的第C类的分类权重，Leiou为有效交并比损失，Lcls为分类损失，Lobj为Varifocal损失； 其中，通过以下公式获取第C类的分类权重WC： 其中，ni为第i类标签数量，nC为第C类标签数量，nclass为数据集类别数； 通过以下公式获取有效交并比损失Leiou： 其中，c表示能同时包含预测框和真实框的最小闭包对角线距离，cw、ch为两个矩形的闭包宽度和闭包高度，r为两个中心点的欧式距离，b、w、h分别为预测框的中心点、宽度和高度，bgt、wgt、hgt分别表示真实框的中心点、宽度和高度，IoU为交并比。

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