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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利目标检测模型训练及目标检测方法、装置和设备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：CN118587559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202410792677.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权目标检测模型训练及目标检测方法、装置和设备是由黄乐平设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型训练及目标检测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种目标检测模型训练及目标检测方法、装置和设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能交通、计算机视觉、深度学习、大模型等技术领域。目标检测模型训练方法包括：采用教师模型，对包含目标对象的图像样本进行处理，以获得第一图像特征；所述教师模型是预先通过UFO训练方式得到的；采用学生模型，对所述图像样本进行处理，以获得第二图像特征；基于所述第一图像特征和所述第二图像特征，获取总损失函数；基于所述总损失函数，调整所述学生模型的模型参数，直至达到预设的结束条件，并将达到所述结束条件时的学生模型作为目标检测模型，所述目标检测模型用于获取所述目标对象的结构化信息。

本发明授权目标检测模型训练及目标检测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型训练方法，包括： 采用教师模型，对包含目标对象的图像样本进行处理，以获得第一图像特征；所述教师模型是预先通过UFO训练方式得到的；所述教师模型是统一模型中适用于所述目标对象的子网，所述统一模型是采用来自于多种途径的多任务对应的图像样本训练后得到的； 采用学生模型，对所述图像样本进行处理，以获得第二图像特征； 基于所述第一图像特征和所述第二图像特征，获取总损失函数，包括：基于所述第一图像特征和所述第二图像特征构建第一损失函数；基于所述第二图像特征获取所述学生模型输出的预测信息，以及基于所述预测信息及其对应的真值构建第二损失函数；基于所述第一损失函数和所述第二损失函数，构建所述总损失函数；所述第一图像特征和所述第二图像特征均为多尺度图像特征，所述第一损失函数是基于各个尺度的子损失函数构建的，所述各个尺度的子损失函数是基于所述各个尺度的第一图像特征和第二图像特征构建； 基于所述总损失函数，调整所述学生模型的模型参数，直至达到预设的结束条件，并将达到所述结束条件时的学生模型作为目标检测模型，所述目标检测模型用于获取所述目标对象的结构化信息； 所述教师模型的输出网络包括分类网络，所述学生模型的输出网络包括分类网络和回归网络，所述分类网络用于输出结构化信息，所述回归网络用于输出位置信息； 所述总损失函数基于所述学生模型输出的预测信息构建，所述预测信息包括预测结构化信息和预测位置信息。

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