专利消息亮相
2025年1月18日，金融新闻报道，国家知识产权局发布消息，称深圳的平安科技公司近期有所举动。该公司提交了一项名为“实时目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质”的专利申请，编号为CN 119313884 A，申请时间为2024年10月。这一专利的问世，激起了公众对平安科技在该研究领域的浓厚兴趣和高度期待。
平安科技在关键时刻发布了专利申请，此举彰显了信息公布的时效性。此举使得业内人士能迅速掌握最新信息，同时也激发了公众对专利未来发展的极大关注。众人都在期盼，这一专利能否颠覆行业现状。
专利核心领域
该专利横跨智能决策和金融科技两大领域。在智能决策领域，它通过一系列步骤进行目标实时识别。首先，它确立车辆维修的状态信息，并运用目标检测模型。接着，它调整分类模块和损失函数，以优化模型。这些做法的目的是为了提高车辆维修检测决策的准确性。
在金融科技范畴内，车辆识别的精确性对保险及信贷等行业极为关键。以车险为例，它可精确判断车辆维修状况，进而公平设定保费，减少金融风险。此方法使金融业务与车辆检测紧密结合，推动了各行业的协同进步。
检测方法步骤
要清晰界定车辆维修的具体环节，同时运用目标检测技术。这构成了检测流程的根本，就好比在盖楼之前必须先打好坚实的基础。凭借精确的维修信息和恰当的检测模型，为接下来的操作提供了指引，打下了基础，从而保障了检测的精确度和成效。
在模型更新阶段，我们用预设的回归模块替换了分类模块，并将分类损失函数更改为预设的回归损失函数。这一技术革新让模型更贴近车辆维修检测的实际需求，提高了对维修程度的识别和判断的准确性，从而使得检测结果更加精确。
样本处理与训练
对车辆图片样本进行分类，区分成训练和测试两组至关重要。训练集就好比学生的教材，而测试集则相当于考试试题。我们需从训练集图片中提取关键信息，这如同从教材中筛选出核心知识点，这些提取出的信息将成为后续识别和判断的基础。
通过回归头识别技术，我们从维修程度数据中提取出类别信息，并计算这些信息的损失，以此来对检测模型进行更新和训练。这一过程就好比学生通过解题来加深对知识的理解和运用，让模型能够持续学习和改进，从而提升检测的准确度和稳定性。
检测结果确定
检测模型在测试集上的可靠性至关重要，它是判断目标检测结果是否准确的基础。这就像评价考试成绩的信任度，如果信任度高，意味着模型在测试中表现良好，输出的结果更可信。依赖这种信任度来评价检测效果，能有效减少仅凭单一指标可能产生的偏差。
此法使得车辆维修检测更为科学和精确，对保险公司评估车辆价值及维修厂制定维修计划极为关键，显著增强了车辆检测在实际应用中的实用性。
平安科技概况
2008年，深圳成立了平安科技（深圳）有限公司。这家公司专注于软件及信息技术服务领域。注册资本和实缴资本均为5.3103亿元。这一数据体现了其坚实的经济实力。根据天眼查的数据，平安科技（深圳）有限公司对外投资了四家公司，并参与了273个招标投标项目。
平安科技在知识产权领域成绩斐然，拥有70个商标、5000项专利以及19项行政许可。其中，新近推出的车辆检测专利，便是其众多创新成果之一，这也反映出公司在技术研发和创新方面持续投入并坚持不懈。
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