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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于混合卷积残差结构的视觉目标检测方法及装置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：CN114913414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210423216.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于混合卷积残差结构的视觉目标检测方法及装置是由武港山;陈吉圣;李俊设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合卷积残差结构的视觉目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：一种基于混合卷积残差结构的视觉目标检测方法及装置，以目标检测网络CenterNet构建视觉检测模型，以混合空洞卷积残差网络HDResNet作为视觉检测模型的主干网络，采用图像训练集对视觉检测模型进行训练，训练集中的图像中包括不同视觉距离的目标，训练得到的模型用于输入图像中不同视觉距离的目标同时进行视觉检测。本发明的基于混合卷积视觉目标检测方法实现轮胎吊防撞，在近、中、远距离具有较高的综合检测精度及检测速度。

本发明授权一种基于混合卷积残差结构的视觉目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合卷积残差结构的视觉目标检测方法，其特征是以目标检测网络CenterNet构建视觉检测模型，以混合空洞卷积残差网络HDResNet作为视觉检测模型的主干网络，所述HDResNet具体为：将ResNet101的BottleNeck中的3×3卷积替换为混合空洞卷积，混合空洞卷积为并列的三个空洞卷积核，空洞率分别为1、2、5，然后使用concat模块将三个空洞卷积核输出的特征进行拼接； 采用图像训练集对视觉检测模型进行训练，训练集图像中包括不同视觉距离的目标，训练得到的模型用于对输入图像不同视觉距离同时进行视觉目标检测； 其中，图像训练集为轮胎吊防撞图像，利用部署在轮胎吊防护栏的相机采集图像，检测目标为轮胎吊场景中的障碍物，将检测目标与轮胎吊距离划分为三段，分别是0-5m近距离，5-10m中距离，10-20m远距离，由图像训练集训练得到的视觉检测模型，对于新输入的轮胎吊防撞图像，输出检测到的视觉目标，用于轮胎吊的防撞预警； 对视觉检测模型进行训练时，使用类别平衡损失函数BLoss，BLoss由三部分组成，包括偏置损失Loff、尺寸损失Lsize和热力图类别损失Lbk，考虑到训练集中样本类别不平衡的问题，对热力图类别损失增加类权重wc，Lbk设计如下： 其中α，β为超参数，用来均衡难易样本和正负样本，N是图像中热力图的数量，Yxyc是热力图定位分支的输出，是其预测值，基于训练集统计信息的类加权损失，计算类的权重wc： 其中，Mc表示第c个类的标签数，Mmax和Mmin分别为训练集中标签的最大数和最小数，γ,W为超参； 总损失函数BLoss＝Lbk+λsizeLsize+λoffLoff，λsize＝0.1,λoff＝1。

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