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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利图像检测方法及电子设备、存储介质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：CN121280707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511847354.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权图像检测方法及电子设备、存储介质是由诸葛瑞琛;王武军;徐基法设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像检测方法及电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像检测方法及电子设备、存储介质，涉及图像处理技术领域，通过结合全局探索与局部精细搜索的参数调优，使得目标检测模型与混合特征提取模型能够突破固定规则的限制，自动适配不同场景的检测需求，显著提升了对复杂因素的识别性，降低了误检与漏检的发生。通过基于注意力权重与模型置信度的动态加权融合，充分利用了不同特征提取模型的互补优势，使得融合后的特征向量能够自适应地强化与当前检测任务最相关的特征表达，特别是对于难以捕捉的细粒度违规特征，实现了精准而稳定的识别。

本发明授权图像检测方法及电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像检测方法，其特征在于，包括： 通过目标检测模型对待检测图像进行定位处理，确定所述待检测图像中的目标对象区域； 通过包含多个特征提取模型的混合模型对所述目标对象区域进行特征提取，得到所述多个特征提取模型各自输出的特征向量，其中，所述混合模型以及所述目标检测模型通过参数调优得到，所述参数调优至少包括通过第一算法进行全局探索定位目标参数区域，并在所述目标参数区域通过第二算法进行局部精细搜索确定模型的目标参数；对所述目标对象区域将所述多个特征提取模型各自独立进行多次丢失前向传播，得到用于反映各特征提取模型对当前目标对象区域分类结果确定性的置信度； 将多个所述特征向量根据各自对应的注意力权重以及置信度进行加权融合，生成融合特征向量，其中，所述注意力权重通过将多个所述特征向量输入预设注意力网络得到，所述置信度通过所述多个特征提取模型各自进行多轮丢失前向传播得到； 根据所述融合特征向量通过所述混合模型确定所述待检测图像的检测结果； 其中，在将多个所述特征向量根据各自对应的注意力权重以及置信度进行加权融合，生成融合特征向量之前，所述方法还包括： 基于所述目标对象区域将所述多个特征提取模型各自独立进行多次丢失前向传播，得到所述多个特征提取模型各自对应的多组类别概率，所述类别概率为所述目标对象区域所属类别的概率； 将所述多个特征提取模型各自对应的所述多组类别概率中出现频次最高的类别概率，确定为所述多个特征提取模型各自对应的目标类别概率； 根据多个所述目标类别概率各自对应的出现频次，计算多个所述目标类别概率各自对应的平均值和标准差，基于所述平均值和所述标准差进行归一化计算，得到所述多个特征提取模型各自对应的所述置信度。

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