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龍圖騰網恭喜廣州海格星航信息科技有限公司申請的專利一種基于圖像的目標檢測模型的訓練方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114511752B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111613829.5，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種基于圖像的目標檢測模型的訓練方法及裝置是由陳文浩;劉圣陽;朱貴冬;高山;金吉成設計研發完成，并于2021-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖像的目標檢測模型的訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種模型訓練方法及裝置，所述方法包括：當判定待訓練模型處于新增樣本的過程中時，計算新增樣本數量度量和新增樣本目標特征差異性度量；根據新增樣本數量度量和新增樣本目標特征差異性度量，計算綜合度量；當判定綜合度量大于第一預設數值時，訓練待訓練模型，直至判定待訓練模型不處于新增樣本的過程中時，完成模型訓練。采用本發明實施例能實現模型的不斷迭代優化、提高優化效率。

本發明授權一種基于圖像的目標檢測模型的訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于圖像的目標檢測模型的訓練方法，其特征在于，包括：當判定待訓練模型處于新增樣本的過程中時，計算新增樣本數量度量和新增樣本目標特征差異性度量；所述待訓練模型為目標檢測模型，其中，所述計算新增樣本數量度量，具體為：將新增樣本數量的初始值設置為零，當判定所述待訓練模型處于新增樣本的過程中時，更新所述新增樣本數量，得到第一新增樣本數量；當判定所述第一新增樣本數量大于第二預設數值時，將所述第一新增樣本數量作為所述新增樣本數量度量；所述計算新增樣本目標特征差異性度量，具體為：當判定所述待訓練模型處于新增樣本的過程中時，計算第一特征向量和第二特征向量之間的第一聚類中心距離；其中，所述第一特征向量為原有樣本的目標特征向量，所述第二特征向量為新增樣本的目標特征向量；當所述第一聚類中心距離大于第三預設數值時，記為第二聚類中心距離；計算所述第二聚類中心距離的數量，將所述第二聚類中心距離的數量作為所述新增樣本目標特征差異性度量；根據所述新增樣本數量度量和所述新增樣本目標特征差異性度量，計算綜合度量；當判定所述綜合度量大于第一預設數值時，訓練所述待訓練模型，直至判定所述待訓練模型不處于新增樣本的過程中時，完成模型訓練。

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