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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种目标检测方法及装置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：CN115035054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210588021.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种目标检测方法及装置是由韩文廷;易会特;石军;赵敏帆;朱子琦;王朝晖;安虹;孙玉蓓;陈健;李云天;钱小军设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种目标检测方法及装置，该方法通过获取待处理图像，将待处理图像输入到第一卷积神经网络模型，得到第一卷积神经网络模型获得的待处理图像的类别概率，若类别概率表征待处理图像为异常切片，则将待处理图像输入到第二卷积神经网络模型，减少非异常切片对第二卷积神经网络模型的干扰，使第二卷积神经网络模型对待处理图像进行处理，提升结节区域的分割准确性，并减少第二卷积神经网络模型的工作量，提高分割效率。

本发明授权一种目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；将所述待处理图像输入到第一卷积神经网络模型，得到所述第一卷积神经网络模型获得的所述待处理图像的类别概率；若所述类别概率表征所述待处理图像为异常切片，则将所述待处理图像输入到第二卷积神经网络模型的编码器，得到所述编码器对所述待处理图像进行下采样处理获得的浅层特征，包括：将所述待处理图像输入到第二卷积神经网络模型的编码器，所述编码器对所述待处理图像的输入通道进行随机分组，得到多个第一组；所述编码器分别对各个所述第一组中输入通道进行随机分组，得到所述第一组对应的多个第二组；所述编码器利用残差网络模型基于所述第二组中的输入通道，提取所述待处理图像的特征，将提取的特征作为所述第二组对应的特征；所述编码器将所述第一组对应的所述第二组对应的特征输入到注意力模型，得到所述注意力模型获得的所述第一组对应的特征；所述编码器的连接层对各个所述第一组对应的特征进行拼接，得到所述待处理图像的浅层特征；将所述待处理图像和所述浅层特征输入到所述第二卷积神经网络模型的解码器，得到所述解码器对所述待处理图像进行上采样处理获得的深层特征，及对所述浅层特征和所述深层特征进行融合处理，得到的融合特征；将所述融合特征输入到所述第二卷积神经网络模型的输出层，得到所述输出层获得的所述待处理图像的结节区域。

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