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龙图腾网获悉济南博观智能科技有限公司申请的专利一种目标检测方法、装置、设备和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：CN114627304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210282742.2，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种目标检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质是由刘鹏里;何宇洋设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种目标检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质，利用教师网络模型和学生网络模型对样本图片并行进行特征提取，得到教师网络模型对应的第一类别特征和学生网络模型对应的第二类别特征。将第一类别特征和第二类别特征转换为同维度特征信息；基于同维度特征信息以及样本图片对应的类别标签，对学生网络模型的参数进行迭代调整，以得到满足识别要求的学生网络模型。通过将教师网络模型和学生网络模型一同进行训练，可以极大的提升学生网络模型的检测精度，并且由于学生网络模型的架构简单，具有较快的检测速度，从而利用满足识别要求的学生网络模型对新输入的图片进行分析，可以快速准确的确定出图片中包含的目标类别。

本发明授权一种目标检测方法、装置、设备和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，包括： 利用教师网络模型和学生网络模型对样本图片并行进行特征提取，得到所述教师网络模型对应的第一类别特征和所述学生网络模型对应的第二类别特征； 将所述第一类别特征和所述第二类别特征转换为同维度特征信息； 基于所述同维度特征信息以及所述样本图片对应的类别标签，对所述学生网络模型的参数进行迭代调整，以得到满足识别要求的学生网络模型；在进行参数调整时，同时对教师网络模型和学生网络模型的参数进行调整； 利用所述满足识别要求的学生网络模型对新输入的图片进行分析，以确定出所述图片中包含的目标类别； 针对于所述教师网络模型和所述学生网络模型的构建过程，所述方法包括： 基于yolo网络架构，构建用于目标类型识别的教师网络模型； 对所述教师网络模型进行裁剪，得到学生网络模型；其中，所述教师网络模型和所述学生网络模型均包括用于提取图片特征的第一模块、用于特征挖掘的第二模块和用于分离出分类特征的第三模块；第一模块、第二模块、第三模块使用不同的策略和损失函数； 所述基于所述同维度特征信息以及所述样本图片对应的类别标签，对所述学生网络模型的参数进行迭代调整，以得到满足识别要求的学生网络模型包括： 根据所述同维度特征信息以及所述样本图片对应的类别标签，确定出损失函数； 基于所述损失函数，调整所述学生网络模型和所述教师网络模型的参数； 返回所述利用教师网络模型和学生网络模型对样本图片并行进行特征提取，得到所述教师网络模型对应的第一类别特征和所述学生网络模型对应的第二类别特征的步骤，直至所述学生网络模型的识别准确度和识别效率满足设定的条件，则得到满足识别要求的学生网络模型； 所述根据所述同维度特征信息以及所述样本图片对应的类别标签，确定出损失函数包括： 依据转换为同维度的第一初始特征信息和第二初始特征信息，确定出第一损失函数； 依据转换为同维度的第一深度特征信息和第二深度特征信息，确定出第二损失函数； 依据转换为同维度的第一目标特征信息和第二目标特征信息，以及所述样本图片对应的类别标签，确定出第三损失函数。

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