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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利课程领域示意图对象检测方法、系统、设备及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：CN116704244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310593041.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权课程领域示意图对象检测方法、系统、设备及存储介质是由张玲玲;任铭;张新宇;武亚强;王璐妍;刘均;魏笔凡;郑庆华设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本课程领域示意图对象检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种课程领域示意图对象检测方法、系统、设备及存储介质，属于图像目标检测技术领域，对象检测方法包括提取图像全局特征信息以及待检测对象的局部特征信息并进行融合，得到融合特征信息；获取融合特征信息对应的预测概率，将待检测对象的局部特征信息与预测概率组成键值对；将键值对写入记忆网络，更新键值对并通过传递损失函数进行对象检测网络模型的训练，输入课程领域示意图至训练好的对象检测网络模型，输出课程领域示意图中所包含对象。本发明能够解决课程领域示意图视觉特征信息差异大、样本高度稀缺的问题，丰富特征信息，增强局部特征信息的视觉信息表示，提升课程领域示意图对象的检测性能。

本发明授权课程领域示意图对象检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种课程领域示意图对象检测方法，其特征在于，包括： 提取图像全局特征信息以及待检测对象的局部特征信息并进行融合，得到融合特征信息； 获取融合特征信息对应的预测概率，将待检测对象的局部特征信息与预测概率组成键值对； 将键值对写入记忆网络，更新键值对并通过传递损失函数进行对象检测网络模型的训练，输入课程领域示意图至训练好的对象检测网络模型，输出课程领域示意图中所包含对象； 在所述将键值对写入记忆网络的步骤中，记忆网络中设置有基于特征信息和预测概率的MemoryBank模块，键值对的表达式为，式中和分别用于存储特征信息和预测概率，表示对象类别数量； 在所述将待检测对象的局部特征信息与预测概率组成键值对的步骤中，将对象的局部特征信息和预测概率中相互对应的特征信息和预测概率组成键值对，生成的键值对作为记忆网络的输入传递至MemoryBank模块； 在所述更新键值对并通过传递损失函数进行对象检测网络模型的训练步骤中，选取当前MemoryBank模块中相似度最高的特征信息进行融合，相似度计算方法和特征信息融合方法的计算表达式如下： 式中，表示对象局部特征信息，表示当前MemoryBank模块中所存储的特征信息，用于保证分母不为0，表示融合之后的新特征信息，表示当前MemoryBank模块中与新获取到的特征信息相似度最高的特征信息； 每次学习到新的特征信息时，当前对应的MemoryBank模块也产生一个对当前特征信息的概率预测，计算表达式如下： 理想情况下，的数值为1，记忆网络的损失函数如下：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。