华南理工大学叶林华获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利用于开放世界目标检测的前景与背景解耦建模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：CN120032110B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510132418.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权用于开放世界目标检测的前景与背景解耦建模方法是由叶林华;罗荣华设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于开放世界目标检测的前景与背景解耦建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于开放世界目标检测的前景与背景解耦建模方法。该方法通过提取输入图像特征图后进行编码重构；并根据逐层的重构误差和融合误差，构建特征矩阵；以及考虑分布特性，基于特征矩阵构建不同的概率模型，从而实现对前景和背景的解耦建模。进一步，本申请设计了无监督提案生成模块，用于借助视觉模型生成伪标签，并通过双重过滤机制有效减少噪声标签与真实标签之间的竞争。本申请首先通过多尺度特征的重构误差有效捕捉其分布差异，然后基于分布差异采用适宜的建模方式，可有效解决现有开放世界目标检测中标签偏差的问题。
本发明授权用于开放世界目标检测的前景与背景解耦建模方法在权利要求书中公布了：1.一种用于开放世界目标检测的前景与背景解耦建模方法，其特征在于， 提取输入图像特征图后进行编码重构； 根据逐层的重构误差和融合误差，构建特征矩阵； 通过高斯核动态加权计算融合误差，公式表示为： 式中，表示第i个区域的融合误差，L表示重构特征层数，l表示层序号，表示自适应权重系数，表示第i个区域第l层的重构误差； 自适应权重系数计算公式如下： 式中，φ是一个高斯核函数，表示第d行重构误差的均值，表示第d行重构误差的标准差，d表示目标维度索引，σd是控制层索引影响范围的标准差，l表示当前层的索引；j表示对权重归一化操作中，所有层索引的遍历变量；L表示用于动态加权的层的数量范围； 考虑分布差异，分别根据特征矩阵对前景和背景解耦建模； 基于建模结果进行目标检测。
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