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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利基于类原型对齐的无源领域自适应目标检测模型生成方法及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：CN120147606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510141780.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于类原型对齐的无源领域自适应目标检测模型生成方法及目标检测方法是由刘瑜;王华杰;李徵;李劭辉;姜智卓;李耀文;何友设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于类原型对齐的无源领域自适应目标检测模型生成方法及目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于类原型对齐的无源领域自适应目标检测模型生成方法及目标检测方法，在采用教师模型和学生模型进行训练的过程中，通过目标检测框对学生模型和教师模型提取的特征进行进一步的目标特征的提取，并基于提取出的目标检测框的特征以及学生模型和教师模型基于目标检测框的特征输出的目标类别预测结果，来迭代更新属于同一目标类别的第一类原型和第二类原型，使用类原型构建原型的对齐损失，来对齐学生模型和教师模型的特征提取结果和预测结果，这样，通过类原型的迭代更新，实现了将历史知识纳入训练过程中，从而避免伪标签带来的不正确的监督信号导致模型训练崩塌的问题，提高训练得到的目标检测模型的性能，从而提高目标检测模型输出的目标检测结果的准确性。

本发明授权基于类原型对齐的无源领域自适应目标检测模型生成方法及目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类原型对齐的无源领域自适应目标检测模型生成方法，其特征在于，包括： 将目标域样本图像输入至教师模型中的第一特征提取模块，得到第一提取特征，将所述目标域样本图像输入至学生模型的第二特征提取模块中，得到第二提取特征，所述教师模型和所述学生模型的初始参数基于源域数据训练得到，所述源域数据包括源域样本图像以及所述源域样本图像对应的目标检测标签； 基于目标检测框分别在所述第一提取特征和所述第二提取特征中提取第一目标特征和第二目标特征，所述目标检测框是基于所述教师模型对所述目标域样本图像进行目标检测的结果得到的，将所述第一目标特征输入至所述教师模型的第一目标类别预测模块中，得到第一目标类别预测结果，将所述第二目标特征输入至所述学生模型的第二目标类别预测模块中，得到第二目标类别预测结果； 基于同一预设目标类别的各个所述第一目标特征和所述第一目标类别预测结果迭代所述预设目标类别的第一类原型，基于对应同一所述目标预设类别的各个所述第二目标特征和所述第二目标类别预测结果迭代更新所述预设目标类别的第二类原型； 获取所述第一类原型和所述第二类原型之间的对齐损失，基于所述对齐损失确定训练损失，基于所述训练损失更新所述学生模型的参数，基于更新后的所述学生模型的参数更新所述教师模型的参数，获取多次参数更新后的所述教师模型作为目标检测模型，所述对齐损失反映所述第一类原型和所述第二类原型的相似性以及所述教师模型到所述学生模型的类原型知识蒸馏。

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