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龙图腾网获悉山西省交通科技研发有限公司;北京百度网讯科技有限公司申请的专利对象检测和模型训练方法、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：CN114627423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210299391.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权对象检测和模型训练方法、装置、设备及存储介质是由吴宏涛;张军;董子超;孟颖;牛秉青;周丽军;何琨;周晓旭设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象检测和模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种对象检测和模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及大数据、计算机视觉、深度学习等技术领域。具体实现方案为：确定待检测的第一图像；获取混合高斯模型组，所述混合高斯模型组中包括所述第一图像中的多个像素点对应的多个混合高斯模型；根据所述混合高斯模型组对所述第一图像中的像素点进行处理，得到所述第一图像对应的第二图像，所述第二图像中的像素点的像素值指示所述第一图像中像素点的像素类别；所述像素类别为静止类别或者运动类别；根据所述第二图像在所述第一图像中确定目标区域，所述目标区域中包括目标对象。能够提高对象检测的准确性，降低误检率。

本发明授权对象检测和模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对象检测方法，包括： 确定待检测的第一图像； 获取混合高斯模型组，所述混合高斯模型组中包括所述第一图像中的多个像素点对应的多个混合高斯模型； 根据所述混合高斯模型组对所述第一图像中的像素点进行处理，得到所述第一图像对应的第二图像，所述第二图像中的像素点的像素值指示所述第一图像中像素点的像素类别，所述像素类别为静止类别或者运动类别； 根据所述第二图像在所述第一图像中确定目标区域，所述目标区域中包括目标对象； 所述混合高斯模型训练步骤如下： 获取第一视频，所述第一视频为对预设区域进行拍摄得到的视频； 根据所述第一视频获取多帧视频图像； 根据所述多帧视频图像中的第1帧视频图像和所述混合高斯模型组，获取第1帧视频图像对应的混合高斯模型组； 执行第一操作，所述第一操作包括：根据第i帧视频图像中的像素点的像素值和第i-1帧视频图像对应的混合高斯模型组，获取所述第i帧视频图像中的像素点的分类结果，所述分类结果指示对应的像素点属于所述第i-1帧视频图像对应的高斯分布，或者，不属于所述高斯分布； 针对属于所述高斯分布的像素点，根据所述像素点的像素值对所述像素点对应的混合高斯模型的参数进行更新，得到更新的混合高斯模型； 针对不属于所述高斯分布的像素点，根据所述像素点的像素值获取新的高斯模型，并根据所述新的高斯模型得到更新的混合高斯模型； 根据所述第i帧视频图像中的像素点对应的更新的混合高斯模型，得到所述第i帧视频图像对应的混合高斯模型组；并更新所述i为i+1；其中，i初始为2，所述i为正整数； 在所述i小于N时，重复执行所述第一操作，直至所述i等于所述N时，将第N帧视频图像对应的混合高斯模型组确定为所述训练好的混合高斯模型组，其中，所述N为所述多帧视频图像的数量，所述N为正整数。

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