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龙图腾网获悉荆楚理工学院申请的专利一种图像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：CN120318579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510416914.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像目标检测方法是由余云霞;胡玉荣;陈华锋;李俊梅;陈梦玲;刘珊艳;陶延涛;范君胜;杨帆;秦小文;吴少琦;刘思言;杨雨菲;刘学荣;吴怡平;董岩喆;万浩南;李金菊;袁帅;石佳玟;涂秋莉设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像目标检测方法，将待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到提取的图像特征向量；将图像特征向量输入到区域提议网络中得到第一候选区域特征和对应的位置坐标矩阵；并通过第一候选区域特征和位置坐标矩阵获取初始的候选区域集合；获取待检测图像对应的类别标签集合，并基于类别标签集合、候选区域集合和自注意力层，得到变换后的第二候选区域特征和变换后的标签特征；利用交叉注意力层对第二候选区域特征和标签特征进行特征融合，得到目标特征；并将目标特征和候选区域集合输入到全连接层，得到候选区域集合对应的最终位置和候选区域集合各自包含的对象的类别。本发明提高了图像检测精度。

本发明授权一种图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种图像目标检测方法，其特征在于，包括： 将待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到提取的图像特征向量； 将所述图像特征向量输入到区域提议网络中得到第一候选区域特征和对应的位置坐标矩阵；并通过所述第一候选区域特征和所述位置坐标矩阵获取初始的候选区域集合； 获取所述待检测图像对应的类别标签集合，并基于所述类别标签集合、所述候选区域集合和自注意力层，得到变换后的第二候选区域特征和变换后的标签特征；其中，所述类别标签集合包含数据集中所有不同的类别的标签，所述数据集为公开数据集，用于图像目标检测模型的训练和测试； 利用交叉注意力层对所述第二候选区域特征和所述标签特征进行特征融合，得到目标特征；并将所述目标特征和所述候选区域集合输入到全连接层，得到所述候选区域集合对应的最终位置和所述候选区域集合各自包含的对象的类别； 所述基于所述类别标签集合、所述候选区域集合和自注意力层，得到变换后的第二候选区域特征和变换后的标签特征，包括： 利用全局向量词表示算法对所述类别标签集合进行处理，得到对应的类别词向量； 利用转换函数将所述类别词向量转换到与所述图像特征向量对应的特征表示空间中，得到转换后的类别词向量； 将所述转换后的类别词向量输入到所述自注意力层中，得到第一查询向量、第一键向量和第一值向量；并基于所述第一查询向量、所述第一键向量和所述第一值向量得到所述变换后的标签特征； 将所述候选区域集合输入到所述自注意力层中，得到第二查询向量、第二键向量和第二值向量，并基于所述第二查询向量、所述第二键向量和所述第二值向量得到所述变换后的第二候选区域特征。

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