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龍圖騰網恭喜西安理工大學申請的專利基于領域自適應的跨域目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114626461B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210258271.1，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權基于領域自適應的跨域目標檢測方法是由劉龍;黃珂卿;陳萬軍設計研發完成，并于2022-03-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于領域自適應的跨域目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于領域自適應的跨域目標檢測方法，包括：步驟1，獲取包括源域Ds和目標域DT的目標檢測數據集，進行數據增強和數據集擴充；步驟2，采用擴充后的數據集對CycleGAN網絡進行訓練并輸出生成數據域DG；步驟3，構建FasterRCNN網絡作為目標檢測器，將源域Ds和生成數據域DG作為訓練集對目標檢測器進行訓練；步驟4，對目標域DT的數據集進行復雜度評估對目標檢測器進行再訓練；步驟5，采用步驟4訓練好的目標檢測器對待檢測數據進行目標檢測，最終得到檢測結果。本發明解決了當擁有具有實例級標簽的源域，而目標域中不具備實例級標簽時，在目標檢測中對深度模型性能的影響，以及導致訓練后實例類別和邊界框位置預測準確率低下的問題。

本發明授權基于領域自適應的跨域目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于領域自適應的跨域目標檢測方法，其特征在于，具體步驟包括：步驟1，獲取包括源域和目標域的目標檢測數據集，進行數據增強和數據集擴充；步驟2，構建CycleGAN網絡，將擴充后的數據集對CycleGAN網絡進行訓練并輸出生成數據域；步驟3，構建FasterRCNN網絡作為目標檢測器，將源域和生成數據域作為訓練集對目標檢測器進行訓練；步驟4，對目標域的數據集進行復雜度評估劃分為不同等級的數據，根據復雜度評估的結果，對目標檢測器進行再訓練；步驟5，采用步驟4訓練好的目標檢測器對待檢測數據進行目標檢測，最終得到檢測結果；所述步驟4具體的為：步驟4.1、對目標域驗證集進行復雜度評估，首先使用預訓練的VGG網絡，移除其最后一層作為特征提取器，進行樣本的特征提取，同時對所輸入的圖像進行數據增強，最后將所輸出的高維特征向量使用L2范數進行歸一化，然后使用歸一化的特征來訓練嶺回歸分類器，使模型能夠預測到ground-truth難度的分數；步驟4.2、根據評估結果將目標域驗證集樣本按難度進行劃分，按照難度將樣本劃分為個批次，樣本難度評估公式如下所示： 其中為輸入圖像，為邊界框坐標，為邊界框坐標中的寬度和高度，為樣本數目；步驟4.3，在對驗證集樣本進行復雜度評估后，根據復雜度評估結果將樣本分為簡單、中等和困難，隨后先將容易的樣本輸入給目標檢測器，得到目標檢測器對于目標域樣本的預測結果，隨后將預測結果作為簡單樣本的偽標簽，再次訓練目標檢測器，然后再將中等難度樣本輸入給目標檢測器，執行與簡單樣本相同的操作，最后將困難樣本輸入目標檢測器，同樣執行與簡單樣本相同的操作，以此完成對驗證集數據的迭代，完成目標檢測器的最終訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安理工大學，其通訊地址為：710048 陜西省西安市碑林區金花南路5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。