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龙图腾网获悉长沙智能驾驶研究院有限公司申请的专利目标检测方法、装置、计算机设备和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：CN115147784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202110332658.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质是由赵君杰;胡荣东;唐铭希;谢伟设计研发完成，并于2021-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待检测图像的多层级特征图，根据多层级特征图确定当前层级特征图以及下一层级特征图，对当前层级特征图进行卷积，得到已卷积特征图，通过尺度变换对已卷积特征图和下一层级特征图进行融合，对融合后的特征图进行卷积，得到已融合特征图，将已融合特征图作为新的已卷积特征图，根据多层级特征图确定新的下一层级特征图，返回通过尺度变换对已卷积特征图和下一层级特征图进行融合的步骤，实现对多层级特征图中相邻层级特征图的融合，得到已融合多层级特征图，对已融合多层级特征图中每层已融合特征图进行目标框检测，得到目标检测结果。采用本方法能够达到良好的检测效果。

本发明授权目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测图像的多层级特征图； 根据所述多层级特征图，确定当前层级特征图以及下一层级特征图，所述下一层级特征图的层级低于所述当前层级特征图； 对所述当前层级特征图进行卷积，得到已卷积特征图，通过尺度变换对所述已卷积特征图和所述下一层级特征图进行融合，对融合后的特征图进行卷积，得到已融合特征图； 将所述已融合特征图作为新的已卷积特征图，并根据所述多层级特征图确定新的下一层级特征图，所述新的下一层级特征图的层级低于当前的下一层级特征图； 返回所述通过尺度变换对所述已卷积特征图和所述下一层级特征图进行融合的步骤，直到所述多层级特征图中不存在新的下一层级特征图，根据初次得到的已卷积特征图以及每次得到的已融合特征图，得到已融合多层级特征图； 根据已训练目标检测网络，对所述已融合多层级特征图中每层已融合特征图进行目标框检测，得到目标检测结果； 所述已训练目标检测网络通过以下方式训练得到： 获取训练样本以及初始目标预测网络，根据所述训练样本对所述初始目标预测网络进行优化，得到目标检测网络，对所述目标检测网络进行稀疏化训练，得到已稀疏化目标检测网络，获取已稀疏化目标检测网络中所有卷积层中归一化层的gamma值，根据通道剪枝阈值和所述gamma值对所述已稀疏化目标检测网络中所有卷积层进行通道剪枝，得到已通道剪枝网络，获取所述已通道剪枝网络中所有卷积层的当前通道数，根据所述当前通道数和卷积层剪枝阈值对所述已通道剪枝网络中所有卷积层进行卷积层剪枝，得到已剪枝目标检测网络，并重新训练所述已剪枝目标检测网络，根据重新训练的已剪枝目标检测网络，得到已训练目标检测网络。

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