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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利基于区域感知和未知信息增强的开放世界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：CN119942057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202410660697.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于区域感知和未知信息增强的开放世界目标检测方法是由苏树智;王超;朱彦敏;徐阳;佘本杰设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区域感知和未知信息增强的开放世界目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公布一种基于区域感知和未知信息增强的开放世界目标检测方法。本方法的执行步骤为：1对数据预处理；2使用主干网络进行特征提取；3将提取的特征输入预测网络，生成预测结果；4判断是否为训练模式；5训练时，将结果输入未知信息增强模块，计算损失并优化网络参数；6非训练时，利用区域感知模块进行冗余过滤并输出预测结果。本方法包含一个能够有效增强未知对象特征的未知信息增强模块，提高开放世界环境下未知对象的检测的精度。还提出一种基于区域感知的冗余框过滤方法，该方法能够有效抑制包含多个或残缺未知对象的预测框出现，实现未知对象冗余框的有效过滤，从而减小开放世界环境下目标误检、重检问题。

本发明授权基于区域感知和未知信息增强的开放世界目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区域感知和未知信息增强的开放世界目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，对数据集中的图片进行规格统一，将其尺寸设置为32的倍数，使用平均数和方差对数据集数据进行标准化、归一化处理； 步骤2，使用主干特征提取网络，进行特征提取； 步骤3，将特征金字塔各层的特征信息作为特征图输入到RPN进行目标对象的定位，输出一组可能包含对象的提议框； 步骤4，将步骤3得到的提议框和步骤2得到的特征图经过ROIPooling层处理，得到一组固定大小的提议框特征图； 步骤5，将步骤4得到的特征图输入未知类信息增强UCIE模块，获得一个包含未知类边界框的真实框集；UCIE模块用于增强训练过程中的未知对象信息，UCIE模块由一个目标对象性得分回归头Ψ,一个对象性评估头，一个真实框更新器和一个未知类分类器；Ψ包含一个输入为1024，输出为1的全连接神经网络和一组线性操作构成，对象性评估头使用IOU算法计算提议框中包含已知对象概率性： 其中qi表示预测框，bk表示真实框；未知分类器包含IOP、IOC和IOK函数，IOP和IOC通过提议框与真实框的对比，提取可能包含未知对象的提议框，IOK通过计算提议框相似性，进一步对提议框进行提取筛选； 其中wij表示预测框i和预测框j之间的水平距离，hij表示预测框i和预测框j之间的垂直距离，pj表示qj的区域大小；然后输入Ψ对象置信度评估，确保未知对象提议框真的包含未知对象，真实框更新器利用迭代算法对真实框中的未知对象边界框信息进行持续的更新； 步骤6，将步骤5得到的真实框集送入分类器和回归器对步骤得到的提议特征图进行分类和回归操作； 步骤7，结合步骤4，步骤5，步骤6对数据集图像中的已知对象和未知对象进行检测学习，接着根据真实值计算损失，并使用优化算法对目标特征提取网络的权重参数进行更新，以达到收敛状态； 步骤8，将未参与训练的开放世界图像及矩形框标注作为输入，采用训练收敛的目标特征提取网络对输入进行前向运算，生成预测结果，将预测结果送入基于区域感知的未知类冗余框过滤RARF模块过滤未知对象的冗余预测框，生成最终检测结果。

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