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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利基于大数据赋能和模型流的目标检测方法、系统及设备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：CN114708185B 。

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：202111258992.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于大数据赋能和模型流的目标检测方法、系统及设备是由张兆翔;彭君然;卜兴源;常清设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据赋能和模型流的目标检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉及模式识别领域，具体涉及了一种基于大数据赋能和模型流的目标检测方法、系统及设备，旨在解决现有目标检测模型受限于训练数据导致模型性能不高，以及在不同应用场景下复用性差的问题。本发明包括：进行所有公开的目标检测数据集的整合，并以任一模型为基准搭建模型采样空间；一次训练中完成涵盖各种运行需求的动态超网；在当前场景中，通过类别的语义信息向量进行模型初始化及子模型筛选；通过当前场景数据进行子模型的预训练，最终获取的目标检测模型可进行当前场景待目标检测图像的目标检测。本发明在构建灵活的动态超网后，使用少量使用当前场景下的标注数据进行快速微调即可获得当前场景下的性能优异的目标检测模型。

本发明授权基于大数据赋能和模型流的目标检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据赋能和模型流的目标检测方法，其特征在于，该目标检测方法包括：步骤S10，获取当前场景待目标检测图像，并通过Word2vector模型将图像的类别信息转换为语义信息向量；步骤S20，进行所述语义信息向量与所有公开的目标检测数据集图像类别信息的语义信息向量的余弦相似度匹配；步骤S30，以匹配值最高的类别在宽度和深度可变的超网中的分类全连接权重进行当前场景的目标检测模型的初始化；步骤S40，预先指定模型的浮点运算次数和参数量，在模型采样空间中逐一遍历，获得当前场景的K个目标检测子模型；步骤S50，分别采用当前场景的训练图像进行所述K个目标检测子模型的预训练，并以meanAveragePrecision值最大的预训练后的子模型作为当前场景的最终目标检测模型；步骤S60，通过所述当前场景的最终目标检测模型进行当前场景待目标检测图像的目标检测，获得目标检测结果。

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