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龍圖騰網恭喜四川數聚智造科技有限公司申請的專利一種基于正樣本熱力圖引導的負樣本智能混訓目標檢測方法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：CN118941769B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202410955507.6，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種基于正樣本熱力圖引導的負樣本智能混訓目標檢測方法是由廖強;王月超;陳睿;黃玲;王哲;李越;黃泉龍;祝秀紅;曾志偉;朱琳;林杰;羅進;孫春;周娟;曾金龍;楊希翔;聶鴻杰設計研發完成，并于2024-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于正樣本熱力圖引導的負樣本智能混訓目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像技術領域，提供了一種基于正樣本熱力圖引導的負樣本智能混訓目標檢測方法。本發明的核心技術問題是如何提高目標檢測模型在處理正負樣本不均衡情況下的準確性和泛化能力。主要方案包括步驟1：正負樣本數據集準備；步驟2：熱力圖生成，將正樣本中檢測到的異常區域轉化為熱力圖，熱力圖的生成使用高斯模糊圖像處理方法，以突出異常區域并平滑邊緣；步驟3：數據處理及設計智能混訓策略，結合正樣本熱力圖作為指導信息；步驟4：結果評估與優化。

本發明授權一種基于正樣本熱力圖引導的負樣本智能混訓目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于正樣本熱力圖引導的負樣本智能混訓目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：正負樣本數據集準備；步驟2：熱力圖生成，將正樣本中檢測到的異常區域轉化為熱力圖，熱力圖的生成使用高斯模糊圖像處理方法，以突出異常區域并平滑邊緣；步驟3：數據處理及設計智能混訓策略，結合正樣本熱力圖作為指導信息；步驟4：結果評估與優化；步驟1包括以下步驟：步驟1.1、收集正樣本數據集A，包括正樣本異常檢測得到的多組異常數據，內部數據格式為異常原圖（a1...aN、異常原圖對應的正常底圖b1....bN、異常原圖對應的異常區域邊界框（c1....cN）;步驟1.2、收集負樣本數據集B，主要包括負樣本異常檢測得到的多組異常數據，內部數據格式為異常原圖（m1...mN及異常原圖對應的正常底圖n1....nN、異常原圖對應的異常區域邊界框（g1....gN）；步驟1.3、清洗正樣本數據集A和負樣本數據集B，確保能夠充分反映目標異常的特征和分布情況；步驟2包括以下步驟：步驟2.1、對正樣本數據集A和負樣本數據集B中的異常區域邊界框進行處理，將異常區域其中心位置記為，并確定其大小；步驟2.2、定義高斯核：高斯核是一個二維函數，用于在熱力圖中為異常區域分配權重，給定一個標準差，高斯核函數如下： 其中是圖像上的坐標，是異常區域的中心，是標準差，決定了模糊的程度；步驟2.3、構建熱力圖：對于圖像中的每個像素位置，遍歷所有異常區域的邊界框，如果該像素位置位于某個異常區域的邊界框內，則計算該像素位置相對于該異常區域中心的高斯核函數值；如果像素位置位于多個異常區域的邊界框內，采用以下兩種處理方式中任一一種進行處理：方式1：選擇最大值：取所有相關高斯核函數值中的最大值作為該像素在熱力圖上的值；方式2：累加或平均：將所有相關的高斯核函數值累加或平均，以反映像素位置與多個異常區域的接近程度；如果像素位置不位于任何異常區域的邊界框內，則將其在熱力圖上的值設置為0或某個預設值；步驟3包括以下步驟：步驟3.1：將正樣本數據集A和負樣本數據集B中的異常原圖、正常底圖和熱力圖進行堆疊處理，確保熱力圖位于最頂層，得到訓練數據集C；步驟3.2：對正樣本熱力圖進行分析，根據其亮度、區域大小將熱力圖劃分為不同的難度等級；步驟3.3：設置混訓策略，根據當前模型的性能，動態調整正負樣本的混合比例；步驟3.3.1、分析模型在驗證集上的性能，指標包括準確率、召回率；步驟3.3.2、根據模型性能，識別高難度正樣本，難度正樣本是指熱力圖亮度高、區域大的樣本；步驟3.3.3、增加高難度正樣本在訓練集中的出現頻率；步驟3.3.4、保持中等難度和低難度正樣本以及負樣本的采樣率，以維持模型泛化能力；步驟4包括以下步驟：步驟4.1、使用評估指標對模型性能進行評估；步驟4.2、根據評估結果調整模型參數和損失函數；步驟4.3、若模型性能未達到預期要求，則返回至步驟3，重新進行數據處理和混訓策略設計，然后再次進行評估與優化。

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