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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于结果聚类的目标检测方法、装置、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：CN116580219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310636598.2，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于结果聚类的目标检测方法、装置、设备及存储介质是由郑喜民;黄嘉铉;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结果聚类的目标检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于结果聚类的目标检测方法，包括：选取目标检测模型作为目标预测模型，对所有的目标预测模型进行学习率调整，得到标准学习率集；对所有的目标检测模型进行训练，得到预测模型集；逐个选取预测模型组作为目标预测模型组，将目标预测模型组的预测结果汇集成检测框序列；对所有的检测框进行融合聚类，得到融合检测框序列，并对所有的融合检测框序列进行融合聚类，得到融合检测结果。此外，本发明还涉及区块链技术，目标检测模型可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于结果聚类的目标检测装置、电子设备以及存储介质。本发明可以应用于金融的票据识别或医疗造影识别等领域，能够提高目标检测的精确度。

本发明授权基于结果聚类的目标检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于结果聚类的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 逐一从预设的训练模型集中选取目标检测模型作为目标预测模型，利用预设的梯度调参法对所述目标预测模型进行学习率调整，得到标准学习率组，将所有的标准学习率组汇集成标准学习率集； 利用所述标准学习率集对所述训练模型集中的各个所述目标检测模型进行训练，得到由训练后的所述目标检测模型组成的预测模型集； 将所述预测模型集中的所述目标检测模型分割为多个预测模型组，逐个选取所述预测模型组作为目标预测模型组，将所述目标预测模型组的预测结果汇集成检测框序列； 对所述检测框序列中的所有的检测框进行融合聚类，得到融合检测框，将所述融合检测框添加至所述检测框序列中，得到融合检测框序列，并对所有的所述融合检测框序列进行融合聚类，得到融合检测结果； 所述对所有的所述融合检测框序列进行融合聚类，得到融合检测结果，包括： 将所有的融合检测框序列汇集成融合序列组，从所述融合序列组中随机选取一个融合检测框作为第一融合序列，将所述第一融合序列从所述融合序列组中删除，得到标准融合序列组； 逐个选取所述标准融合序列组中的一个融合检测框作为第二融合序列，对所述第一融合序列与所述第二融合序列进行融合聚类，得到目标融合序列； 判断所述第二融合序列是否为所述标准融合序列组中的最后一个融合检测框序列； 当所述第二融合序列是所述标准融合序列组中的最后一个融合检测框序列时，将所述目标融合序列作为第一融合序列，返回所述逐个选取所述标准融合序列组中的一个融合检测框作为第二融合序列的步骤； 当所述第二融合序列不是所述标准融合序列组中的最后一个融合检测框序列时，将所述目标融合序列作为融合检测结果。

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