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龙图腾网恭喜厦门理工学院申请的专利基于自适应高斯学习标签分配的微小目标检测方法及系统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：CN119360007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411924702.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于自适应高斯学习标签分配的微小目标检测方法及系统是由陈思;林世豪;王大寒;江楠峰;苏燕飞;肖顺鑫;朱毅;池志鸿设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应高斯学习标签分配的微小目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应高斯学习标签分配的微小目标检测方法，包括：1）获取训练数据集和训练集标注文件；2）构建微小目标检测网络模型，包括基准检测器、自适应加权高斯度量模块和动态循环标签分配模块；通过基准检测器提取分类特征图和定位特征图分别用于分类和定位任务；对于定位特征图，利用自适应加权高斯度量模块获得真实框和特征点对应的高斯分布并度量相似度；在标签分配过程中，利用动态循环标签分配模块动态设置正负样本筛选的阈值；3）将微小目标检测网络模型用于检测目标。该方法及系统可以为候选先验提供与真实框更准确的相似度分数，并在标签分配过程中动态为真实框分配适当的正样本，从而提高微小目标检测的准确性。

本发明授权基于自适应高斯学习标签分配的微小目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应高斯学习标签分配的微小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取训练数据集和训练集标注文件；2构建基于自适应高斯学习标签分配的微小目标检测网络模型，所述微小目标检测网络模型包括基准检测器、自适应加权高斯度量模块和动态循环标签分配模块；通过基准检测器提取分类特征图和定位特征图分别用于分类任务和定位任务；对于定位特征图，利用自适应加权高斯度量模块对真实框和特征点进行二维高斯建模，得到真实框和特征点对应的高斯分布，再采用自适应加权高斯度量对两个高斯分布进行相似度度量，利用两个高斯分布重叠区域设计自适应高斯权重，动态调整相似度分布，以更准确地衡量高斯候选框和真实框之间的相似程度；在标签分配过程中，将从自适应加权高斯度量模块得到的所有相似度分数输入动态循环标签分配模块，利用动态循环标签分配模块动态地设置正负样本筛选的阈值，使得每一轮训练过程中正样本具有足够的数量和较高的质量，以获得更准确的标签分配结果；通过训练数据集和训练集标注文件对微小目标检测网络模型进行训练，得到可泛化的模型参数；3将训练好的微小目标检测网络模型用于检测目标，实现微小目标检测。

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