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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于衍射神经网络的目标探测优化与加速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：CN119516163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411526094.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于衍射神经网络的目标探测优化与加速方法是由吴立军;王昀炜;赫明磊;万运康;郭益铭;陈浩瀚;吴杰鹏;贺斌;李伯尧;吴欣恩;李强设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于衍射神经网络的目标探测优化与加速方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于衍射神经网络的目标探测优化与加速方法，包括：基于预训练的衍射神经网络模型对源域数据进行特征提取；利用领域自适应算法调整模型参数以匹配目标域数据分布；基于适应后的模型在目标域执行优化迭代以增强泛化能力；对优化后的衍射神经网络模型进行轻量化处理以加速目标探测。通过本公开实施例的方案，能够解决在跨域检测任务中由于源域与目标域数据分布差异导致出现的泛化能力下降问题。

本发明授权一种基于衍射神经网络的目标探测优化与加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于衍射神经网络的目标探测优化与加速方法，其特征在于，包括： S1、基于预训练的衍射神经网络模型对源域数据进行特征提取； S2、利用领域自适应算法调整模型参数以匹配目标域数据分布； S3、基于适应后的模型在目标域执行优化迭代以增强泛化能力； S4、对优化后的衍射神经网络模型进行轻量化处理以加速目标探测； 所述利用领域自适应算法调整模型参数以匹配目标域数据分布中包括： 收集源域与目标域的样本标签信息，并将二者合并构成临时数据集； 计算合并后的数据集中样本特征的协方差； 如果源域和目标域的协方差σ满足条件σθ，其中σ表示源域和目标域的协方差，θ是设定好的域适配阈值，则不需要调整模型参数； 若不符合此条件，则执行自适应模型更新直至σ降至θ以下为止，从而实现模型适应目标域； 所述S1包括： 采用增量式学习对衍射神经网络模型进行持续训练，使其可以适应新加入的源域数据而无需重新训练整个模型，增量学习过程可表示为： ； 其中，表示新加入的源域数据，表示现有模型参数，表示新数据特征； 使用特征金字塔网络来增强源域数据的多尺度特征提取效果，特征金字塔网络的特征融合过程表示为： ； 其中，表示衍射神经网络每一层的特征，表示权重因子，表示融合后的多尺度特征表示。

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