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龙图腾网获悉中电科新型智慧城市研究院有限公司申请的专利训练多任务目标检测模型的方法、多任务目标检测的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：CN121259307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511821606.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权训练多任务目标检测模型的方法、多任务目标检测的方法是由张力元;屈玉涛;阮威健;刘兴川;蔡少仲设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练多任务目标检测模型的方法、多任务目标检测的方法在说明书摘要公布了：本申请适用于人工智能技术领域，尤其涉及一种训练多任务目标检测模型的方法、多任务目标检测的方法。训练方法通过融合专用与通用数据，利用多任务联合学习与域对齐技术，在统一框架下协同优化头盔、头肩、行人及车辆检测任务。通过最小化包含任务预测差值与域分布差值的总损失，模型学习到域不变特征，从而在减少计算冗余的同时，显著提升了跨场景的检测精度与泛化能力，提高模型的训练效率和使用模型执行预测任务时输出的预测结果的准确性。该检测方法将交通场景图像输入至训练好的多任务目标检测模型，一次性获取多个任务的检测结果。兼顾检测精度、泛化性与实时性。

本发明授权训练多任务目标检测模型的方法、多任务目标检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种训练多任务目标检测模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括专用数据和通用数据，所述专用数据是对指定交通道路场景进行采集的图像数据，所述通用数据是对多类交通道路场景进行采集的图像数据，所述指定交通道路场景与所述多类交通道路场景具有不同的环境特征，所述专用数据标注有第一标签和第二标签，所述通用数据标注有第三标签和第四标签；所述第一标签对应第一任务，所述第二标签对应第二任务，所述第三标签对应第三任务，所述第四标签对应第四任务； 在每一轮次的训练中，将所述训练数据集输入至所述多任务目标检测模型，由所述多任务目标检测模型执行以下步骤：对所述训练数据集进行特征提取与融合处理，得到与所述专用数据对应的第一特征数据集、与所述通用数据对应的第二特征数据集；将所述第一特征数据集与所述第二特征数据集映射到同一特征维度空间，得到第三特征数据集，并根据所述第三特征数据集确定所述专用数据的特征分布与所述通用数据的特征分布之间的分布差值；对所述第三特征数据集中的每个数据分别进行目标检测，得到与所述第一任务对应的第一预测结果、与所述第二任务对应的第二预测结果、与所述第三任务对应的第三预测结果、与所述第四任务对应的第四预测结果； 根据所述第一预测结果与所述第一标签之间的第一差值、所述第二预测结果与所述第二标签之间的第二差值、所述第三预测结果与所述第三标签之间的第三差值、所述第四预测结果与所述第四标签之间的第四差值、所述分布差值得到总损失值，并以最小化所述总损失值为目的对所述多任务目标检测模型的参数进行更新，得到训练后的所述多任务目标检测模型。

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