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龙图腾网获悉西门子(中国)有限公司申请的专利目标检测方法及装置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：CN114417946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202011084093.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权目标检测方法及装置是由董一鸿;李远哲;于晨设计研发完成，并于2020-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了目标检测方法及装置。方法包括：将训练样本图像依次输入神经网络，将主干网络的最后一层或多层的输出作为第一特征图，将第一特征图分别作为第一、第二分支网络的输入；当满足训练终止条件时，将当前神经网络模型作为目标检测模型；将待检测样本图像输入目标检测模型，根据第一分支网络输出的目标中心点概率预测映射图，确定各目标中心点的预测位置，将各目标中心点的预测位置映射到待检测样本图像上，根据第二分支网络输出的目标宽高预测映射图，确定各目标中心点对应的目标边界框的预测宽和高，将各目标中心点对应的目标边界框的预测宽和高映射并标定在待检测样本图像上。本发明实施例提高了目标检测的速度。

本发明授权目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括： 将训练样本图像依次输入神经网络，所述神经网络包括：一个主干网络以及第一分支网络和第二分支网络，将所述主干网络的最后一层或多层的输出作为第一特征图，将所述第一特征图分别作为所述第一分支网络和所述第二分支网络的输入，所述第一分支网络的输出为：目标中心点概率预测映射图，其中，图上每个点的取值表示该点为目标中心点的概率，所述第二分支网络的输出为：目标宽高预测映射图，图上每个点的二维取值分别表示：该点若为目标中心点时对应目标边界框的预测宽和高；其中，所述目标中心点概率预测映射图和所述目标宽高预测映射图的大小相同； 所述将训练样本图像依次输入神经网络之前，进一步包括： 按照如下原则构建所述主干网络：将所述主干网络划分为多个块，其中至少一个块满足如下条件：该块由至少两个卷积层构成，且该块满足：该块的输入数据的维数＝该块的输出数据的维数该块除最后一层外的每一层包含的滤波器的数目； 当满足训练终止条件时，将当前神经网络模型作为目标检测模型； 将待检测样本图像输入所述目标检测模型，根据所述第一分支网络输出的所述目标中心点概率预测映射图，确定各目标中心点的预测位置，将确定的各目标中心点的预测位置映射到所述待检测样本图像上，根据所述第二分支网络输出的所述目标宽高预测映射图，确定各目标中心点对应的目标边界框的预测宽和高，将确定的各目标中心点对应的目标边界框的预测宽和高映射并标定在所述待检测样本图像上。

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