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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种应用于边缘设备的实时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：CN116363552B 。

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：202310144010.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种应用于边缘设备的实时目标检测方法是由孙健;刘士涵;王钢;查俊林;李卓;陈杰设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于边缘设备的实时目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种应用于边缘设备的实时目标检测方法；包括：构建目标检测模型；对数据集进行数据增强处理；将数据增强后的图像输入至目标检测模型；利用损失函数进行比对，计算预测结果和标签数据的误差，利用优化器通过误差与目标检测模型的梯度信息对目标检测模型参数进行优化；将训练完成的目标检测模型转化为量化模型并将量化模型部署在边缘设备上，对使用场景中的视频流进行目标检测。本发明通过更加轻量化的、可重参数化的Rep‑ELAN结构和解耦检测头，能够在几乎不损失计算速度的同时大幅增加检测器的准确度；本发明的数据增强处理方法，能够在数据集标签不充分时大幅提高数据标签的有效性，提高训练效率和训练效果。

本发明授权一种应用于边缘设备的实时目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于边缘设备的实时目标检测方法，其特征在于：包括： 构建目标检测模型，目标检测模型为骨干网络和检测头网络顺序连接组成的端到端一体化网络，此时的目标检测模型未经过训练；其中，利用骨干网络对图像进行特征提取处理，输出图像相应的特征信息；利用检测头网络对完成提取的特征信息进行解码，输出包含所有目标的位置信息、类别和置信度信息的预测结果集合； 选择数据集，对数据集进行数据增强处理，得到经过数据增强后的图像以及相应的标签数据集合； 将数据增强后的图像输入构建的目标检测模型；将目标检测模型输出的预测结果集合和标签数据集合利用损失函数进行比对，计算预测结果和标签数据的误差，利用优化器通过误差与目标检测模型的梯度信息对目标检测模型参数进行优化调整，重复此步骤直至模型预测结果的准确率不再提升； 将训练完成的目标检测模型转化为量化模型并将量化模型部署在边缘设备上，对使用场景中的视频流进行目标检测； 其中，所述骨干网络包括多个可重参数化的Rep-ELAN网络结构；沿着多尺度源图像输入的特征提取路径展开，特征提取路径上的每个Rep-ELAN网络结构包含Conv卷积、Rep-Conv卷积和DWConv卷积操作，对输入图像进行特征提取得到特征信息； 其中，所述检测头网络包括多个Lite-Efficient-Decoupled-Head检测头结构，沿着一条融合了骨干网络连接输入的特征解码路径展开，特征解码路径上的每个Lite-Efficient-Decoupled-Head检测头结构包含1×1卷积、3×3卷积、权重和偏置操作，对特征提取路径输出的特征信息进行解码，输出包含所有目标的位置信息、类别和置信度信息的预测结果集合。

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