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龙图腾网获悉中山大学;中山大学·深圳申请的专利极端场景下的域自适应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：CN119992066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510204994.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权极端场景下的域自适应目标检测方法及装置是由任文琦;吴泓璟;操晓春设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本极端场景下的域自适应目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了极端场景下的域自适应目标检测方法及装置，方法包括：获取多个具有人工标签的源域图像，源域图像为非极端场景图像；根据多个源域图像，得到多个目标域图像，目标域图像为极端场景图像，仅首个目标域图像具有人工标签，其余目标域图像无标签；根据多个源域图像和多个目标域图像进行模型训练与标签生成处理，得到第一检测模型和目标域图像集，目标域图像集包括多个具有伪标签的目标域图像；根据目标域图像集对第一检测模型进行训练，得到第二检测模型；根据第二检测模型对待测图像进行目标检测，得到待测图像的目标检测结果。本申请能够有效地提高面向极端场景的目标检测精度，可广泛应用于计算机视觉技术领域。

本发明授权极端场景下的域自适应目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种极端场景下的域自适应目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多个具有人工标签的源域图像；其中，所述源域图像为非极端场景图像； 根据多个所述源域图像，得到多个目标域图像；其中，所述目标域图像为极端场景图像，仅首个所述目标域图像具有人工标签，其余所述目标域图像无标签； 根据多个所述源域图像和多个所述目标域图像进行模型训练与标签生成处理，得到第一检测模型和目标域图像集；其中，所述目标域图像集包括多个具有伪标签的所述目标域图像； 根据所述目标域图像集对所述第一检测模型进行训练，得到第二检测模型； 根据所述第二检测模型对待测图像进行目标检测，得到所述待测图像的目标检测结果； 其中，所述第二检测模型包括特征提取结构，所述特征提取结构包括多个顺次连接的特征提取模块，所述特征提取模块包括编码器和动态聚合提示模块，所述编码器用于对所述特征提取模块的输入特征进行特征提取，得到所述特征提取模块的搜索特征，所述动态聚合提示模块用于根据所述特征提取模块的所述搜索特征和所述输入特征，得到所述特征提取模块的输出特征； 在所述动态聚合提示模块中，融合所述特征提取模块的所述搜索特征和所述输入特征并平衡权重，得到所述特征提取模块的融合特征；根据所述特征提取模块的所述搜索特征和所述输入特征，得到所述特征提取模块的动态提示；利用所述特征提取模块的所述动态提示，使用对应元素相乘的方式，对所述特征提取模块的所述融合特征进行更新，得到所述特征提取模块的所述输出特征；其中，所述动态提示满足如下公式： ； 式中，表示第个特征提取模块的动态提示；表示中的第个元素，表示第个特征提取模块的搜索特征；表示中的第个元素，表示第个特征提取模块的输入特征；表示预设的可学习参数；表示顺次连接的卷积层和池化层；表示逐元素相乘。

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中山大学;中山大学·深圳，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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”。