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龍圖騰網(wǎng)恭喜西北工業(yè)大學申請的專利一種基于級聯(lián)多級細化的開放詞匯小目標檢測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119360410B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411903400.3，技術領域涉及：G06V30/422；該發(fā)明授權一種基于級聯(lián)多級細化的開放詞匯小目標檢測方法是由方振宇;吳玉龍;鄭江濱;金強國;魏倩茹;祝子絢設計研發(fā)完成，并于2024-12-23向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于級聯(lián)多級細化的開放詞匯小目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及開放詞匯小目標檢測技術領域，公開了一種基于級聯(lián)多級細化的開放詞匯小目標檢測方法，包括獲取電網(wǎng)基建項目的電網(wǎng)工程圖紙和所有潛在檢測類別集合；利用多級細化區(qū)域提議網(wǎng)絡對電網(wǎng)工程圖紙?zhí)崛〕跏继卣鲌D，并通過非采樣錨點策略生成候選區(qū)域；利用級聯(lián)特征對齊網(wǎng)絡對候選區(qū)域進行感興趣區(qū)域?qū)R后，與所有潛在檢測類別集合轉(zhuǎn)換的文本特征依次進行粗粒度特征對齊和細粒度特征對齊，生成每個候選區(qū)域的檢測結果。本發(fā)明不但提升了開放詞匯小目標檢測的準確性、可靠性和泛化能力，還提升圖紙校核的自動化水平、準確性和效率，有效解決人工校核耗時耗力、易出錯的問題。

本發(fā)明授權一種基于級聯(lián)多級細化的開放詞匯小目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于級聯(lián)多級細化的開放詞匯小目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取電網(wǎng)基建項目的電網(wǎng)工程圖紙和所有潛在檢測類別集合；利用多級細化區(qū)域提議網(wǎng)絡對電網(wǎng)工程圖紙?zhí)崛〕跏继卣鲌D，并通過非采樣錨點策略生成候選區(qū)域；所述多級細化區(qū)域提議網(wǎng)絡包括：特征提取模塊、非采樣錨點生成模塊、第一卷積層、第二卷積層、特征轉(zhuǎn)換模塊和提議解碼模塊；所述特征提取模塊用于對電網(wǎng)工程圖紙?zhí)崛〕跏继卣鲌D；所述非采樣錨點生成模塊用于對電網(wǎng)工程圖紙采用非采樣錨點策略生成候選區(qū)域；所述第一卷積層用于根據(jù)初始特征圖和候選區(qū)域計算每個候選區(qū)域的目標性得分；所述第二卷積層用于根據(jù)初始特征圖和候選區(qū)域計算邊界框偏差；所述特征轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)每個候選區(qū)域的目標性得分和邊界框偏差生成更新后的特征圖和調(diào)整后的錨點；所述提議解碼模塊用于對更新后的特征圖和調(diào)整后的錨點進行解碼，得到包含每個候選區(qū)域的類別預測和位置調(diào)整結果的檢測提議；利用級聯(lián)特征對齊網(wǎng)絡對候選區(qū)域進行感興趣區(qū)域?qū)R后，與所有潛在檢測類別集合轉(zhuǎn)換的文本特征依次進行粗粒度特征對齊和細粒度特征對齊，生成每個候選區(qū)域的檢測結果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" >西北工業(yè)大學，其通訊地址為：710068 陜西省西安市友誼西路127號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。