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龙图腾网获悉北京信路威科技股份有限公司申请的专利一种车辆检测模型训练方法和车辆检测方法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：CN115965831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211619141.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种车辆检测模型训练方法和车辆检测方法是由胡中华;陈炫憧;覃浩蓝设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆检测模型训练方法和车辆检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆检测模型训练方法和车辆检测方法，该车辆检测模型训练方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括预定数量相同尺寸的车辆灰度图，车辆灰度图中包含车辆位置标注信息；将车辆灰度图调整为不同尺寸后提取对应的HOG特征，得到不同尺寸的HOG特征图；将车辆灰度图和不同尺寸的HOG特征图输入预先构建的车辆检测模型中进行迭代训练，对训练后的车辆检测模型进行重参数化得到用于预测的车辆检测模型。本方案能够同时提高车辆检测的实时性和精度，适用于轻量化的车辆监控系统中。

本发明授权一种车辆检测模型训练方法和车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种车辆检测模型训练方法，适于在计算设备中执行，其特征在于，包括： 获取不同场景下不同类型的车辆图像，对车辆图像中的车辆位置和类型进行标注； 将获取的车辆图像转换为灰度图，并将灰度图调整为相同尺寸； 对相同尺寸的灰度图进行高斯滤波，得到预设数量相同尺寸的车辆灰度图； 将所述车辆灰度图调整为不同尺寸后提取对应的HOG特征，得到不同尺寸的HOG特征图；其中，所述将所述车辆灰度图调整为不同尺寸后提取对应的HOG特征，得到不同尺寸的HOG特征图的步骤包括：将相同尺寸的灰度图调整为不同尺寸的灰度图；对不同尺寸的灰度图分别提取HOG特征，得到HOG特征数据；将所述HOG特征数据进行特征图可视化，得到不同尺寸的HOG特征图； 将所述车辆灰度图和不同尺寸的HOG特征图输入预先构建的车辆检测模型中进行迭代训练；其中，所述将所述车辆灰度图和不同尺寸的HOG特征图输入预先构建的车辆检测模型中进行迭代训练，包括：将所述车辆灰度图与对应尺寸的HOG特征图进行通道合并后，输入特征提取网络的第一分支结构进行特征提取及下采样，得到第一特征图；将所述第一特征图与对应尺寸的HOG特征图进行通道合并，输入下一级分支结构进行特征提取及下采样；依此重复上述步骤，直至完成所有层级的特征提取；基于预测网络输出的目标预测类别、中心点偏置和预测框尺寸与真实值之间的误差计算损失函数；当所述损失函数的损失值小于预设阈值或者迭代次数达到预设迭代周期时训练结束，得到训练后的车辆检测模型；以及，将每个分支结构中的3*3卷积核和1*1卷积核填充后进行合并，将分支结构转换为单路结构，得到用于预测的车辆检测模型；其中，所述预先构建的车辆检测模型包括级联的特征提取网络和预测网络，所述特征提取网络包括多个由3*3卷积层、1*1卷积层并行组成的分支结构和3*3池化层，所述分支结构用于对通道合并后的车辆灰度图进行特征提取，所述池化层用于对特征提取后的特征图进行下采样；所述预测网络包括由反卷积模块和分别用于输出热力图、中心点偏置和预测框尺寸的三个分支卷积网络，所述反卷积模块包括3*3卷积层、2*2上采样层和add层。

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