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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种模型训练、目标检测方法、设备及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：CN119559464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411661454.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种模型训练、目标检测方法、设备及存储介质是由宫久路;谌德荣;王泽鹏设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练、目标检测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提出一种模型训练方法、目标检测方法、设备及存储介质，包括：将第一样本图像输入第一网络模型以及将第二样本图像输入第二网络模型，其中第二样本图像为第一样本图像添加退化参数生成的；将第一网络模型输出的第一特征图像和第二网络模型输出的第二特征图像输入至退化参数预测模块；获取退化参数预测模块输出的退化参数预测结果；基于退化参数和退化参数预测结果计算第一损失函数值；基于第一损失函数值调整第二网络模型的模型参数，继续训练直至满足预设的训练完成条件，得到训练好的第二网络模型。本申请实施例通过计算退化参数损失函数，基于该损失函数优化网络参数，使其能够识别不同退化程度下的辨别性特征，提高检测精度。

本发明授权一种模型训练、目标检测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 将第一样本图像输入第一网络模型以及将第二样本图像输入第二网络模型，其中所述第二样本图像为所述第一样本图像添加退化参数生成的，所述退化参数包括：运动模糊参数和噪声信息； 将所述第一网络模型输出的第一特征图像和所述第二网络模型输出的第二特征图像输入至退化参数预测模块； 获取所述退化参数预测模块输出的退化参数预测结果； 基于所述退化参数和所述退化参数预测结果计算第一损失函数值； 基于所述第一损失函数值调整所述第二网络模型的模型参数，继续训练直至满足预设的训练完成条件，得到训练好的第二网络模型； 所述获取所述退化参数预测模块输出的退化参数预测结果，包括：使用X方向和Y方向的全局最大池化操作提取所述第一特征图像和所述第二特征图像的方向信息，然后分别经过展平和连接操作得到所述第一特征图像对应的第一特征向量和所述第二特征图像对应的第二特征向量，利用所述退化参数预测模块将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行拼接，得到包括所述第一特征向量和所述第二特征向量的差异信息的拼接特征向量；将所述拼接特征向量依次经过多个全连接层，得到预测退化参数的数量；基于所述差异信息和所述预测退化参数的数量得到退化参数预测结果。

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