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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种多尺度目标检测的训练样本分配方法及系统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：CN115223126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210894854.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种多尺度目标检测的训练样本分配方法及系统是由郝洁;罗远志设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度目标检测的训练样本分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多尺度目标检测的训练样本分配方法及系统，该方法包括：获取目标数据集，将目标数据集经过卷积神经网络提取多个特征图，并确定先验框和预测框；计算先验框与真实标注框的第一重叠度值和预测框与真实标注框的第二重叠度值，将第一重叠度值大于第一设定阈值的先验框作为第一候选正样本，将第二重叠度值大于第一设定阈值的预测框作为补充的第一候选正样本，构建第一正样本集合，计算均值和方差得到第二设定阈值；根据第一重叠度值与第一设定阈值及第二设定阈值的关系对先验框进行划分，得到第二正样本和第二负样本。解决了自动驾驶场景下的多尺度目标在正负样本分配时的不平衡问题，提高多尺度目标在目标检测网络中的检测精度。

本发明授权一种多尺度目标检测的训练样本分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多尺度目标检测的训练样本分配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取自动驾驶场景下的目标数据集；所述目标数据集包括目标检测对象图像和对应的标签信息；所述目标检测对象图像包括目标检测对象，所述目标检测对象包括行人、车辆和交通标志；所述标签信息包括目标检测对象图像中目标检测对象的位置坐标和类别； 将所述目标数据集经过卷积神经网络的前向传播进行特征提取，得到多个特征图，并基于所述特征图，确定多个先验框和预测框； 创建第一样本分配列表，所述第一样本分配列表表示先验框被分配的样本类型；所述样本类型包括第一正样本、第一负样本和第一忽略样本； 计算所述先验框与真实标注框的第一重叠度值，并将所述第一重叠度值大于第一设定阈值的先验框索引作为第一候选正样本；计算所述预测框与真实标注框的第二重叠度值，并将所述第二重叠度值大于第一设定阈值的预测框索引作为补充的第一候选正样本； 根据所述第一候选正样本与所述补充的第一候选正样本构建第一正样本集合，并计算所述第一正样本集合的均值和方差，根据所述均值和所述方差得到第二设定阈值； 根据所述第一重叠度值分别与所述第一设定阈值及所述第二设定阈值的大小关系，对所述先验框进行划分，得到第二正样本和第二负样本；所述第二正样本和第二负样本作为卷积神经网络的训练数据，以获得目标检测网络模型；所述目标检测网络模型用于在自动驾驶场景下进行多尺度目标检测。

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