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龙图腾网获悉湖南科技职业学院;珠海泰芯半导体有限公司申请的专利基于深度学习的梯度直方图目标检测方法、装置、存储介质及嵌入式设备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：CN120747483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511171459.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于深度学习的梯度直方图目标检测方法、装置、存储介质及嵌入式设备是由汪林玉;汪林霞;赖鑫;郭超;魏钦超设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的梯度直方图目标检测方法、装置、存储介质及嵌入式设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于深度学习的梯度直方图目标检测方法、装置、存储介质及嵌入式设备，涉及图像处理领域。本申请利用预训练的轻量化模型对输入图片快速检测，输出初步结果。置信度高于第一阈值时直接输出结果，低于第二阈值时判定无目标，介于两者间则进入下一步。根据检测框分辨率，从候选集选择适配的HOG算子，生成匹配分辨率的滑动窗口，局部提取ROI区域的HOG特征。利用预训练分类器对ROI特征检测，合并有效结果后通过非极大值抑制消除冗余，输出最终目标检测结果。本技术方案兼顾准确性与低资源消耗，适用于边缘设备实时检测。

本发明授权基于深度学习的梯度直方图目标检测方法、装置、存储介质及嵌入式设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的梯度直方图目标检测方法，其特征在于，包括： 利用预训练的轻量化神经网络模型对输入图片进行检测后输出初步检测结果，所述初步检测结果包括：检测框分辨率和置信度； 若所述置信度大于第一阈值，将所述初步检测结果作为目标检测结果； 若所述置信度小于第二阈值，确定未检测到目标物体； 若所述置信度在所述第一阈值和所述第二阈值之间，根据所述检测框分辨率，从预设的初始HOG算子候选集中依次选择一个HOG算子，计算选择的HOG算子与所述检测框的分辨率之间的偏差程度，根据偏差程度对所述HOG算子候选集中的各个HOG算子进行升序排列，然后选择排在前面的n个HOG算子作为检测算子候选集；n为大于或等于1的整数；所述HOG算子表示分辨率，即包含高度信息和宽度信息，计算其与检测框分辨率w，h的偏差程度，所述偏差程度使用欧式距离来表示； 依次从所述检测算子候选集中选择一个HOG算子，根据选择的HOG算子生成相同分辨率的滑动窗口，利用滑动窗口在所述输入图片中进行滑动遍历，在每个位置获取滑动窗口内的ROI感兴趣区域，计算每个ROI的HOG特征向量，利用预训练的目标分类器对每个HOG特征向量进行检测后输出检测结果，若该检测结果表示检测到目标物体，将该检测结果加入到HOG算子对应的检测结果列表中； 对于所述检测算子候选集中各个HOG算子对应的检测结果列表进行非极大值抑制处理，得到每个检测结果列表的目标检测结果。

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