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龙图腾网获悉智慧互通科技股份有限公司申请的专利一种基于二维图像的目标检测方法及系统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：CN115457487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211015864.1，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于二维图像的目标检测方法及系统是由闫军;阳平;王艳清设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二维图像的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于二维图像的目标检测方法及系统，涉及计算机视觉领域，包括：对采集的监控区域中的二维图像进行目标位置标注，生成训练数据集；然后采用训练集数据对所述深度学习目标检测模型的骨干网络及其目标中心预测分支网络，判断极小目标分支网络和目标尺度预测分支网络进行训练，并通过训练好的深度学习目标检测模型对目标进行检测，由于本发明针对不同图像分辨率尺寸的目标采用不同的手段进行标注与检测，即使随着拍摄范围的扩大，某些尺寸极小的目标也可以通过单个像素点的方式进行检测，从而可以提高目标检测范围。

本发明授权一种基于二维图像的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于二维图像的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对采集的监控区域中的二维图像进行车辆目标标注，生成训练数据集； 将输入的二维图像通过深度学习目标检测模型的骨干网络提取特征图，将所述特征图输入到深度学习目标检测模型的目标中心预测分支网络，判断极小目标分支网络和目标尺度预测分支网络，分别得到目标中心位置、目标是否为极小目标标签以及目标的尺寸； 通过所述训练数据集进行深度学习目标检测模型的骨干网络以及所述目标中心预测分支网络，判断极小目标分支网络和目标尺度预测分支网络的训练； 通过训练后的深度学习目标检测模型对车辆目标进行检测识别； 所述对采集的监控区域中的二维图像进行车辆目标标注，生成训练数据集的步骤包括： 对监控区域中的二维图像中像素大于或等于预设像素尺寸的非极小目标，标注出所述目标的最小包围矩形框及类别； 对监控区域中的二维图像中像素小于预设像素尺寸的极小目标，标注出所述目标中心的位置和类别； 根据目标中心位置对所述目标中心预测分支网络进行训练的步骤包括： 以所述特征图中的目标中心为圆心，并根据目标尺寸计算圆的半径； 通过所述圆心及半径生成二维高斯函数填充热力图，并根据所述二维高斯函数填充热力图回归方式对所述目标中心预测分支网络进行训练； 根据目标是否为极小目标标签对所述判断极小目标分支网络进行训练的步骤包括： 以所述特征图中的目标中心对应的特征向量作为输入的二类分类器，完成所述判断极小目标分支网络训练； 根据目标的尺寸对所述目标尺度预测分支网络进行训练的步骤包括： 通过特征图像中的非极小目标中心对应的特征向量，生成目标的宽度和高度，并通过回归方式训练得到所述目标的宽度和高度。

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