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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于改进双通道Transformer的图像目标检测方法及系统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：CN121504916B 。

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：202610030832.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进双通道Transformer的图像目标检测方法及系统是由周鲜成;裘大民;王棋峥;曾鹏;李昊翰设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进双通道Transformer的图像目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进双通道Transformer的图像目标检测方法及系统，涉及数据处理技术领域。通过特征复杂度动态划分实现目标与背景特征精准分离，经四变量复合位置编码注入多维度位置信息，结合细粒度多模态对齐增强强化视觉‑文本语义关联，通过双通道差异化算力分配与交叉注意力融合输出检测结果。使目标检测精度提升、小目标与边缘区域漏检率降低，同时节约算力消耗、缩短模型训练周期，有效保障检测结果的鲁棒性与应用实用性。

本发明授权一种基于改进双通道Transformer的图像目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进双通道Transformer的图像目标检测方法，其特征在于，包括： 对输入图像进行特征提取，通过特征复杂度动态划分方法将提取的特征划分为目标特征与背景特征，分别输出至不同算力通道； 对目标特征采用四变量复合位置编码方法注入多维度位置信息，再进行深度重注意力计算； 对背景特征采用普通位置编码，进行轻量化轻注意力计算； 基于目标特征进行细粒度多模态对齐增强处理，生成对应文本描述并实现视觉特征与文本语义的对齐； 将经过差异化处理的目标特征与背景特征进行交叉注意力学习，出目标图像； 其中，所述特征复杂度动态划分方法，包括： 将输入图像通过卷积嵌入层转换为特征图，并展平为特征矩阵，执行局部自注意力计算生成注意力权重； 对注意力权重进行ReLU激活、LayerNorm和前馈神经网络处理，得到初步特征图，并按像素块划分； 对每个像素块计算信息熵，并基于动态阈值进行特征复杂度评估； 根据特征熵将像素块分配至细节处理通道或全局抑制通道，实现计算资源的按需分配； 其中，细节处理通道采用多注意力头计算以强化目标特征，全局抑制通道采用简化注意力计算以提升效率； 其中，所述四变量复合位置编码，包括： 原始四变量与方位因子提取：计算每个像素的左距、右距、上距、下距，并生成归一化的方位因子； 绝对坐标编码与复合编码融合：采用正弦函数对像素绝对坐标进行编码，并与方位因子融合生成四维度复合位置编码，嵌入至Transformer查询矩阵中； 其中，细粒度多模态对齐增强，包括： 细粒度属性挖掘与文本描述生成：从目标特征中提取局部属性，并通过轻量级语言模型生成结构化文本描述； 跨模态对比学习：将视觉特征与文本表征进行对齐，使用三元组损失函数优化； 动态语义映射：在推理阶段，通过计算视觉表征与文本库的相似度，调整分类器输出权重。

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