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龙图腾网获悉维森视觉丹阳有限公司北京分公司申请的专利图像异物检测方法、装置、电子设备和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：CN116453096B 。

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：202310230383.0，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权图像异物检测方法、装置、电子设备和存储介质是由郑可尧;张栋;孙玉泉;郑红设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像异物检测方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像异物检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取待检测目标图像；将待检测目标图像输入异物检测模型，输出用于表征预测目标的类别概率和位置坐标的异物检测结果；其中，异物检测模型是基于稀疏系数，对异物检测教师模型进行网络压缩，并对压缩后的稀疏异物检测模型进行知识蒸馏得到的；异物检测模型对应的蒸馏损失函数是基于异物检测教师模型对应的教师损失函数和第一输出结果、以及不同迭代训练周期的迭代稀疏异物检测模型对应的第二输出结果确定的。本发明可在确保检测精准度的同时，提高异物检测的检测速度和实时性。

本发明授权图像异物检测方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像异物检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测目标图像； 将所述待检测目标图像输入异物检测模型，输出用于表征预测目标的类别概率和位置坐标的异物检测结果； 其中，所述异物检测模型是基于稀疏系数，对异物检测教师模型进行网络压缩，并对压缩后的稀疏异物检测模型进行知识蒸馏得到的；所述异物检测模型对应的蒸馏损失函数是基于所述异物检测教师模型对应的教师损失函数和第一输出结果、以及不同迭代训练周期的迭代稀疏异物检测模型对应的第二输出结果确定的；所述异物检测模型与所述异物检测教师模型的计算复杂度不同，且不同迭代训练周期对应的所述稀疏系数不同； 所述异物检测模型是基于以下步骤训练得到的： 获取图像样本集； 基于所述图像样本集，对初始异物检测教师模型进行训练，得到异物检测教师模型； 基于稀疏系数，对所述异物检测教师模型进行网络压缩，确定稀疏异物检测模型，其中，不同迭代训练周期对应的所述稀疏系数不同； 将所述图像样本集输入所述稀疏异物检测模型进行知识蒸馏，得到异物检测模型，其中，所述异物检测模型对应的蒸馏损失函数是基于所述异物检测教师模型对应的教师损失函数和第一输出结果、以及不同迭代训练周期的迭代稀疏异物检测模型对应的第二输出结果确定的； 所述基于稀疏系数，对所述异物检测教师模型进行网络压缩，包括： 确定上一迭代训练周期对应的上一迭代稀疏异物检测模型； 基于当前迭代训练周期对应的稀疏系数，对所述上一迭代稀疏异物检测模型进行稀疏训练，得到当前迭代稀疏异物检测模型； 遍历所述当前迭代稀疏异物检测模型中至少两层卷积层，对各所述卷积层进行剪枝，得到更新后的所述当前迭代稀疏异物检测模型； 对更新后的所述当前迭代稀疏异物检测模型进行下一轮的网络压缩，在达到总迭代轮数的情况下停止； 所述当前迭代训练周期对应的稀疏系数是基于以下步骤确定的： 确定总迭代轮数、阶段提升因子和稀疏系数上限值；所述阶段提升因子的倒数表示稀疏系数提升的阶段步长； 在当前迭代训练周期小于总迭代轮数的阶段阈值的情况下，基于所述当前迭代训练周期、所述总迭代轮数、所述阶段提升因子和所述稀疏系数上限值，确定所述当前迭代训练周期对应的稀疏系数； 在当前迭代训练周期大于或等于总迭代轮数的阶段阈值的情况下，将所述稀疏系数上限值确定为所述当前迭代训练周期对应的所述稀疏系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人维森视觉丹阳有限公司北京分公司，其通讯地址为：100088 北京市海淀区知春路6号(锦秋国际大厦)9层A11-2；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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