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龙图腾网获悉智道网联科技(北京)有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法、装置及目标检测方法、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：CN116189123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310017958.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权目标检测模型的训练方法、装置及目标检测方法、装置是由刘成伟;李芹卜;黄汉卿设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的训练方法、装置及目标检测方法、装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测模型的训练方法、装置及目标检测方法、装置，目标检测模型的训练方法包括：获取用于训练的激光点云数据，并利用目标检测模型中的点云特征处理网络对激光点云数据进行处理，得到处理后的点云特征；利用目标检测模型中的点云特征提取网络对处理后的点云特征进行特征提取，得到点云特征提取结果，点云特征提取网络通过在原始的FPN网络中的低层尺度空间增加卷积层得到；利用目标检测模型中的检测头网络对点云特征提取结果进行目标检测，得到目标检测结果；利用预设损失函数确定目标检测结果的损失值，以此更新目标检测模型的参数。本申请增强了原有目标检测模型对低层语义信息的提取能力，提高了模型对于小目标的检测精度。

本发明授权目标检测模型的训练方法、装置及目标检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的训练方法，其中，所述目标检测模型的训练方法包括： 获取用于训练的激光点云数据，并利用目标检测模型中的点云特征处理网络对所述激光点云数据进行处理，得到处理后的点云特征； 利用所述目标检测模型中的点云特征提取网络对所述处理后的点云特征进行特征提取，得到点云特征提取结果，所述点云特征提取网络通过在原始的特征金字塔网络中的低层尺度空间增加卷积层得到； 利用所述目标检测模型中的检测头网络对所述点云特征提取结果进行目标检测，得到目标检测结果； 利用预设损失函数确定所述目标检测结果的损失值，并根据所述目标检测结果的损失值更新所述目标检测模型的参数，得到训练后的目标检测模型； 所述原始的特征金字塔网络包括低层尺度的卷积层和对应的反卷积层，以及高层尺度的卷积层和对应的反卷积层，所述利用所述目标检测模型中的点云特征提取网络对所述处理后的点云特征进行特征提取，得到点云特征提取结果包括： 在所述低层尺度的卷积层和对应的反卷积层之间增加预设卷积层； 利用所述低层尺度的卷积层对所述处理后的点云特征进行卷积处理，得到低层尺度的卷积层的第一卷积结果； 利用所述预设卷积层对所述低层尺度的卷积层的第一卷积结果进行卷积处理，得到低层尺度的卷积层的第二卷积结果； 利用所述高层尺度的卷积层对所述低层尺度的卷积层的第一卷积结果进行卷积处理，得到高层尺度的卷积层的卷积结果； 将所述低层尺度的卷积层的第二卷积结果和所述高层尺度的卷积层的卷积结果进行拼接，得到所述点云特征提取结果。

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