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龙图腾网获悉福州大学申请的专利全链路模型部署的跨平台轻量化模型旋转目标识别系统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：CN119741471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411782258.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权全链路模型部署的跨平台轻量化模型旋转目标识别系统是由黄展超设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本全链路模型部署的跨平台轻量化模型旋转目标识别系统在说明书摘要公布了：本发明提出全链路模型部署的跨平台轻量化模型旋转目标识别系统，其包括构建统一分布回归的轻量化学生模型和复杂教师模型神经网络，构建了旋转任务对齐分配机制来优化监督训练流程，构建了任务导向型解耦知识蒸馏框架来对轻量化模型进行深度压缩；利用ONNX将轻量化学生模型从训练格式模型转到与平台无关的中间表示，构建跨平台精度对齐框架，对齐中间表示与待应用框架的模型权重对齐和中间激活对齐。利用模型量化完成轻量化模型的定点压缩，将部分浮点计算转换到定点计算，利用容器技术多个推理平台统一集成到可视化实时推理系统，完成跨平台轻量化模型旋转目标识别系统的全链路部署的三个步骤。本发明使得神经网络参数数量精简、计算资源开销降低。

本发明授权全链路模型部署的跨平台轻量化模型旋转目标识别系统在权利要求书中公布了：1.全链路模型部署的跨平台轻量化模型旋转目标识别系统，其特征在于：包括以下步骤； 步骤S1:构建轻量化学生模型和复杂教师模型，构建任务导向型解耦知识蒸馏框架，显示传递各子任务的先验知识给学生模型； 步骤S2:利用ONNX将轻量化学生模型从训练格式模型转到与平台无关的中间表示，构建跨平台精度对齐框架，对齐中间表示与待应用框架的模型权重对齐和中间激活对齐； 步骤S3:利用模型量化完成轻量化模型的定点压缩，将部分浮点计算转换到定点计算，利用容器技术多个推理平台统一集成到可视化实时推理系统，完成跨平台轻量化模型旋转目标识别系统的部署； 步骤S1中统一对子任务检测，其预测头为软性分布回归以及任务导向型解耦知识蒸馏：构建轻量化学生模型和复杂教师模型，利用教师模型解耦传递识别各个子任务的先验知识给学生模型，包括以下步骤； 步骤S11:收集易获取的丰富模态图像目标检测数据集， 步骤S12：利用神经网络搜索调整模型结构，通过控制深度因子和宽度因子调节卷积块数目和网络宽度； 步骤S13：构建了旋转框任务对齐分配机制来协同锚点预测的分类置信度、回归质量以及角度预测； 步骤S14：利用旋转任务对齐分配和步骤S11所收集的指定模态旋转目标检测数据集； 步骤S15：构建基于任务导向的解耦知识蒸馏框架。

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