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龙图腾网获悉山东大学;山东省工业技术研究院申请的专利基于大小模型特征协同的域自适应目标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：CN119888182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411969464.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于大小模型特征协同的域自适应目标检测方法是由张敬林;熊毛毛;张泽恺;陈庆辉设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大小模型特征协同的域自适应目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，尤其是提供了一种基于大小模型特征协同的域自适应目标检测方法。该方法包括搭建全局局部增强网络；根据全局局部增强网络，搭建大小模型协同的特征交互增强网络；将全局局部增强网络和特征交互增强网络，与检测头连接，构建域自适应目标检测模型；训练域自适应目标检测模型，对训练后的域自适应目标检测模型进行封装部署，以实现目标识别，该方法提高了在不同场景下模型的域自适应能力，通过有效地减少源域与目标域之间的分布差异，实现了更高效的目标识别和定位。

本发明授权基于大小模型特征协同的域自适应目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大小模型特征协同的域自适应目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、搭建全局局部增强网络； 步骤S2、根据步骤S1中的全局局部增强网络，搭建大小模型协同的特征交互增强网络； 步骤S3、将步骤S1中的全局局部增强网络和步骤S2中的特征交互增强网络，与检测头连接，构建域自适应目标检测模型； 步骤S4、训练步骤S3中构建的域自适应目标检测模型，对训练后的域自适应目标检测模型进行封装部署，以实现目标识别； 所述步骤S1包括： 全局局部增强网络由全局增强模块和局部增强模块组成；全局增强模块和局部增强模块采用并行的方式对图像进行增强； 全局增强模块包含色彩空间转换、初始照射量估计、分数阶微分掩码和色彩空间反转换；局部增强模块包括随机目标边框提取和带色彩恢复的多尺度视网膜增强； 所述步骤S2包括： 所述特征交互增强网络由特征交互模块和特征因果注意力对齐模块组成； 所述特征交互模块的构成包括： h、将分割一切大模型的编码器和fasterRCNN的编码器分别进行特征提取，并将提取的分割一切大模型的特征通过MLP与基础特征进行维度对齐，其表达式为： ； 其中，表示经过MLP对齐后的辅助特征，确保其与基础特征在通道数上一致； i、将对齐后的辅助特征和基础特征分别应用自注意力机制，其表达式为： ； j、引入交叉注意力机制，将辅助特征和基础特征进行交互，其表达式为： ； 其中，Q、K和V分别表示查询、键和值矩阵，表示键的维度，用于缩放点乘的结果； k、将自注意力处理后的辅助特征、基础特征和交叉注意力融合特征进行聚合，生成最终的交互特征，其表达式为： ； 其中、、表示每个特征的非负权重； 所述特征因果注意力对齐模块的构成包括： m、通过fasterRCNN特征提取网络与分割一切大模型特征提取网络分别提取特征图；基于这些特征图，计算出相应的注意力图和，其表达式为： ； 其中分别表示fasterRCNN和分割一切大模型特征提取网络，表示Sigmoid函数，用于将特征图归一化至[0,1]范围内； n、通过二值化函数对注意力图进行处理，并采用Dice损失衡量它们之间的相似性，其表达式为： ； 其中，表示像素级二值化操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;山东省工业技术研究院，其通讯地址为：250012 山东省济南市历下区文化西路44号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。