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龙图腾网获悉中星智能系统技术有限公司;中星电子股份有限公司;广东中星电子有限公司;北京中星微电子有限公司申请的专利基于嵌入式设备的目标检测分类方法、装置、设备和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：CN116721286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310636616.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于嵌入式设备的目标检测分类方法、装置、设备和介质是由简尧;周学武;康珮珮;张韵东设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于嵌入式设备的目标检测分类方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于嵌入式设备的目标检测分类方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：接收初始位置信息集；确定初始尺寸值集；确定第一阈值尺寸值和第二阈值尺寸值；生成目标尺寸值集；筛选初始位置信息子集，作为目标位置信息集；将目标位置信息集和待检测图像输入至特征提取层，得到第一目标特征空间集；将第一目标特征空间集输入至特征空间尺寸缩放层，得到第二目标特征空间集；将第二目标特征空间集输入至全连接层，得到分类结果集。该实施方式通过对输入至特征空间尺寸缩放层的特征空间集进行约束处理，优化了在嵌入式设备上的目标检测和分类处理的流程，可以提高目标检测和图像分类的处理效率和稳定性。

本发明授权基于嵌入式设备的目标检测分类方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于嵌入式设备的目标检测分类方法，包括： 接收中央处理器发送的待检测图像； 将所述待检测图像输入至目标检测模型，得到检测结果集； 将所述检测结果集发送至所述中央处理器； 接收中央处理器发送的待检测图像中目标物体集对应的初始位置信息集，其中，所述初始位置信息集是通过以下步骤得到的：中央处理器用于对所述检测结果集进行解码处理，得到解码后检测结果集；中央处理器用于对所述解码后检测结果集进行候选框筛选处理，得到初始位置信息集； 其中，所述中央处理器用于对所述解码后检测结果集进行候选框筛选处理，得到初始位置信息集，包括： 对所述解码后检测结果集进行聚类处理，得到针对所述待检测图像中每个目标物体对应的解码后检测结果集，作为多个聚类解码后检测结果集； 对于所述多个聚类解码后检测结果集中的每个聚类解码后检测结果集，执行以下确定步骤： 从所述聚类解码后检测结果集中选取出置信度数值最大的聚类解码后检测结果，作为目标聚类解码后检测结果； 对聚类解码后检测结果集中的每个聚类解码后检测结果对应的位置信息进行标准化处理，以生成标准化位置信息，得到标准化位置信息集； 从所述标准化位置信息集中筛选出所述目标聚类解码后检测结果对应的标准化位置信息，作为目标标准化位置信息； 根据所述目标标准化位置信息和所述标准化位置信息集，生成距离度数值集； 从所述距离度数值集中筛选出大于等于预设距离度阈值的距离度数值，得到目标距离度数值集； 确定所述目标距离度数值集对应的重合标准化位置信息集中的每个重合标准化位置信息与目标标准化位置信息的平均偏差值； 将所述目标标准化位置信息与所述平均偏差值的和，确定为更新后目标解码后检测结果； 将所得到的多个更新后目标解码后检测结果对应的位置信息，确定为初始位置信息集； 根据所述初始位置信息集，确定针对所述目标物体集的初始尺寸值集； 确定分类神经网络包括的特征空间尺寸缩放层的输入特征空间对应的第一阈值尺寸值和第二阈值尺寸值，其中，所述分类神经网络还包括：特征提取层和全连接层； 根据所述第一阈值尺寸值、所述第二阈值尺寸值和所述初始尺寸值集，生成目标尺寸值集； 从所述初始位置信息集中筛选出与所述目标尺寸值集对应的初始位置信息子集，作为目标位置信息集； 将所述目标位置信息集和所述待检测图像输入至特征提取层，得到第一目标特征空间集； 将所述第一目标特征空间集输入至所述特征空间尺寸缩放层，得到预设尺寸值的第二目标特征空间集，其中，所述特征空间尺寸缩放层是对输入的第一目标特征空间集进行约束处理，得到预设尺寸值的第二目标特征空间集的神经网络层； 将所述第二目标特征空间集输入至所述全连接层，得到分类结果集。

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