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龙图腾网获悉南宁师范大学申请的专利目标检测模型构建方法、检测方法及装置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：CN119723271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411902737.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权目标检测模型构建方法、检测方法及装置是由潘颖;郭子锐;李雄;蒋雪玲设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型构建方法、检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了目标检测模型构建方法，包括：利用RGCSP模块替换RT‑DETR网络模型中的骨干网络，得到改进RT‑DETR网络模型；利用训练集对所述改进RT‑DETR网络模型进行训练，得到所述目标检测模型。本发明还提供了目标检测方法和装置。本发明能够提升检测精度，并降低计算量。

本发明授权目标检测模型构建方法、检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.目标检测模型构建方法，其特征在于，包括： 利用RGCSP模块替换RT-DETR网络模型中的骨干网络，得到改进RT-DETR网络模型； 利用训练集对所述改进RT-DETR网络模型进行训练，得到所述目标检测模型； 其中，所述RGCSP模块用于对输入图像进行处理，输出维度不同的特征图P3、P4和P5，所述RGCSP模块对输入的处理步骤包括：通过Conv1x1调整输入的通道数；通过Split将输入分割为两个部分，分别记为M1和M2；利用RepConv对M2进行特征增强，得到M3；利用Conv3x3对M3进行3x3卷积操作，生成M4；利用Conv1x1对M4进行通道调整，得到M5；利用Concat将M1、M3、M4和M5拼接；利用Conv1x1调整拼接后的通道数，并输出； 还包括利用DAttention模块替换所述RT-DETR网络模型中的AIFI模块；利用所述DAttention模块对维度最高的特征图P5进行处理，输出Y5； 还包括利用FDPN模块替换所述RT-DETR网络模型中的CCFM模块； 其中，所述FDPN模块用于对维度不同的特征图进行特征融合，具体步骤包括：P3、P4、Y5进入FocusFeature模块进行特征融合，得到N1；N1分别经过conv和upsample操作，并且分别与Y5和P3进行concat操作，得到N2，N3；N2、N3分别再次输入RepC3模块进行细化处理，得到N2'、N3'；将N2'、N3'和N1再送入FocusFeature模块中，得到N1'； 所述FocusFeature模块进行特征融合的步骤包括：将P3通过ADOWN模块进行下采样，P4和P5特征图分别通过Conv卷积层进行通道数调整；将经过处理后的P3、P4和P5进行concat操作，得到初步融合的特征图；对初步融合的特征图分别使用5x5、7x7、9x9和11x11的卷积核处理，并保留一个恒等映射分支；将所有卷积核处理和恒等映射的输出通过add操作进行融合，然后利用Conv1x1调整通道数，再与所述初步融合的特征图执行add操作。

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