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龙图腾网获悉南昌墨泥软件有限公司申请的专利一种基于重参数化视觉转换器的多尺度道路车辆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：CN120564164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511075354.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于重参数化视觉转换器的多尺度道路车辆检测方法是由方文成;黄强;方嘉成;周德林;曾纪国;邱帮国;张俊承;李超设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重参数化视觉转换器的多尺度道路车辆检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于重参数化视觉转换器的多尺度道路车辆检测方法，包括以下步骤：选用道路车辆数据集作为改进的网络模型输入端的数据集；改进的网络模型采用串并行结构，分为特征提取网络、多尺度特征融合网络、检测层；将处理后的道路车辆数据集的初始特征图输入到特征提取网络进行预处理得到提取特征图：将提取特征图输入到多尺度特征融合网络输出融合特征图；将融合特征图输入到检测层进行处理，完成对初始特征图中需要识别的不同尺寸目标进行预测。本发明的有益效果是：重参数化视觉转换器网络更有效地捕捉长距离依赖关系，同时保持局部感受野的高效处理，更好地适应目标检测任务的需求，并且更容易地进行调整和优化，提高模型的性能。

本发明授权一种基于重参数化视觉转换器的多尺度道路车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于重参数化视觉转换器的多尺度道路车辆检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1，数据集清洗与构建；选用KITTI2D道路车辆数据集，对KITTI2D道路车辆数据集进行清洗、筛选和检测，得到处理后的道路车辆数据集，道路车辆数据集作为改进的网络模型输入数据集； 步骤S2，改进的网络模型；改进的网络模型采用串并行结构，分为特征提取网络、多尺度特征融合网络、检测层；特征提取网络由输入适配层和多分支结构重参数化提取模块构成；多尺度特征融合网络包括1x1卷积模块、3x3卷积模块、动态上采样模块、区域增强梯度池化注意力模块、拼接模块、改进型挤压激励注意力模块和C3k2模块； 步骤S3，特征提取网络处理过程；将步骤S1处理后的道路车辆数据集的初始特征图输入到特征提取网络中的输入适配层进行预处理，得到预处理后的第一提取特征图，第一提取特征图输入到特征提取网络中的多分支结构重参数化提取模块进行预处理，得到第三提取特征图、第五提取特征图和第七提取特征图； 步骤S4，多尺度特征融合网络处理过程；采用自底向上与自顶向下的双向路径特征融合；将第三提取特征图、第五提取特征图和第七提取特征图输入到多尺度特征融合网络中得到第十一融合特征图、第十三融合特征图和第十五融合个特征图； 步骤S5，检测层处理过程；将第十一融合特征图、第十三融合特征图和第十五融合特征图分别输入到由三个检测头构成的检测层；检测层对第十一融合特征图、第十三融合特征图、第十五融合特征图分别处理，完成对初始特征图中需要识别的不同尺寸目标进行预测。

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