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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利图像特征提取方法、终端设备以及计算机可读存储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：CN114612690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202111547022.6，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权图像特征提取方法、终端设备以及计算机可读存储介质是由孙泽培;王科洋设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像特征提取方法、终端设备以及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像特征提取方法、终端设备以及计算机可读存储介质，该图像特征提取方法包括：对待检测图像进行不同尺度的特征提取，获得待检测图像的特征图集；特征图集中包含至少两个特征图，且特征图集中不同特征图的尺度不同；确定特征图集中各个特征图对应的参考值；参考值表征对应的特征图相对于其它特征图的重要程度确定的，其它特征图包括特征图集中对应的特征图之外的特征图；利用各个特征图对应的参考值，对各个特征图进行更新，得到待检测图像的多个目标特征图。本申请的图像特征提取方法为不同尺度的特征图分配不同的参考值，从而按照参考值对特征图进行更新，提高特征图之间的联系，提高特征图的准确性。

本发明授权图像特征提取方法、终端设备以及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括： 对待检测图像进行不同尺度的特征提取，获得所述待检测图像的特征图集；所述特征图集中包含至少两个特征图，且所述特征图集中不同特征图的尺度不同； 确定所述特征图集中各个特征图对应的参考值；所述参考值表征对应的特征图相对于其它特征图的重要程度确定的，所述其它特征图包括所述特征图集中所述对应的特征图之外的特征图； 利用所述各个特征图对应的参考值，对所述各个特征图进行更新，得到所述待检测图像的多个目标特征图； 利用所述多个目标特征图，对所述待检测图像进行目标检测； 将所述多个目标特征图输入训练后的目标检测模型，生成目标检测框； 所述目标检测模型是通过如下方式进行训练得到的： 利用训练中的目标检测模型对训练图像集中进行目标检测，得到所述多个目标的目标检测框； 基于所述多个目标中各个目标的目标检测框与目标标注框之间的拟合程度，确定各个目标的子预测损失； 利用获得的各个子预测损失，调整所述训练中的目标检测模型的模型参数，得到训练后的目标检测模型； 所述基于所述多个目标中各个目标的目标检测框与目标标注框之间的拟合程度，确定各个目标的子预测损失，包括： 分别将各个目标作为待处理目标，对所述待处理目标进行如下操作： 获取所述待处理目标的目标检测框与真实标注框的交并比； 获取预设超参数，其中，所述预设超参数用于控制损失曲线分布； 基于所述预设超参数和所述交并比，计算得到一个动态变化的聚焦程度参数；其中，所述交并比越大，所述动态变化的聚焦程度参数的值也越大； 利用所述动态变化的聚焦程度参数调整所述交并比，得到动态中心因子； 利用所述动态中心因子调整所述交并比得到所述待处理目标的子预测损失。

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