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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于频域原型域对齐的STM图像手性分子跨域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：CN121438309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202512034695.6，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于频域原型域对齐的STM图像手性分子跨域检测方法是由游子跃;刘富设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域原型域对齐的STM图像手性分子跨域检测方法在说明书摘要公布了：基于频域原型域对齐的STM图像手性分子跨域检测方法。属于扫描探针显微镜图像智能分析与深度学习域自适应技术交叉领域。包括：数据准备与预处理；构建多尺度特征提取网络；频域感知的多尺度特征对齐；基于最优传输的原型对齐；区域提议与目标检测；三阶段课程训练策略；推理与检测输出。通过频域分解实现风格与结构信息的分离对齐，并利用最优传输理论建立跨域类别级特征的显式匹配，在消除成像条件差异的同时保持手性判别能力，实现STM图像中手性分子的跨条件鲁棒检测。

本发明授权基于频域原型域对齐的STM图像手性分子跨域检测方法在权利要求书中公布了：1.基于频域原型域对齐的STM图像手性分子跨域检测方法，其特征在于，包括： S1、数据准备与预处理：采集手性分子的STM源域图像和目标域图像，并进行预处理； S2、构建多尺度特征提取网络：网络中，源域图像和目标域图像通过共享权重的骨干网络进行层次化特征提取，并经特征金字塔网络构建多尺度特征； S3、频域感知的多尺度特征对齐：通过傅里叶变换将多尺度特征分解为低频分量和高频分量，采用频域判别器实现低频分量和高频分量的对抗对齐，获得频域对抗损失； S4、基于最优传输的原型对齐：构建原型最优传输对齐模块，在模块中，进行源域图像与目标域图像之间手性分子L型和R型类别级特征的分布对齐，获得原型对齐损失； S5、区域提议与目标检测：构建区域提议网络RPN，将多尺度特征输入区域提议网络RPN，获得候选区域；在获选区域内，通过检测头进行定位和分类，输出边界框及其对应属于背景L型R型三类的概率，并获得检测损失； S6、三阶段课程训练策略：基于频域对抗损失、原型对齐损失和检测损失对多尺度特征提取网络进行三阶段课程训练，获得训练合格的多尺度特征提取网络； S7、推理与检测输出：输入预处理后的目标域STM图像，采用训练合格的多尺度特征提取网络对STM图像进行特征提取，获得多尺度特征，重复步骤S5，进行STM图像手性分子检测。

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