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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利一种基于增量式学习的感知模型的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：CN119942479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411715425.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于增量式学习的感知模型的目标检测方法及装置是由李志伟;张智禹;周洋;方悦;刘景硕;蔡乐嫣;王坤峰;李辉;沈甜雨;王景微设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量式学习的感知模型的目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于增量式学习的感知模型的目标检测方法及装置，其中的方法包括：获取自车上的相机采集的当前时刻的RGB图像；利用区域提议网络对当前时刻的RGB图像进行处理，得到多个提议框；利用Transformer编码层对当前时刻的RGB图像进行处理，得到深层语义特征图；对各提议框、深层语义特征图与各目标类型的原型向量进行融合，得到各提议框的融合特征；其中，各目标类型的原型向量根据自车当前场景中目标类型进行增量学习得到；利用区域投影层对各提议框的融合特征进行处理，得到目标定位结果；利用分类层对各提议框的融合特征进行处理，得到目标分类结果。本申请提高了未知场景下RGB图像的目标检测精度。

本发明授权一种基于增量式学习的感知模型的目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于增量式学习的感知模型的目标检测方法，应用于自车端，其特征在于，包括： 获取自车上的相机采集的当前时刻的RGB图像； 利用预先训练完成的区域提议网络对当前时刻的RGB图像进行处理，得到多个提议框； 利用预先训练完成的Transformer编码层对当前时刻的RGB图像进行处理，得到深层语义特征图； 对各提议框、深层语义特征图与各目标类型的原型向量进行融合，得到各提议框的融合特征；其中，所述各目标类型的原型向量根据自车当前场景中目标类型进行增量学习得到； 利用区域投影层对各提议框的融合特征进行处理，得到目标定位结果； 利用分类层对各提议框的融合特征进行处理，得到目标分类结果； 所述方法还包括； 接收操作端发送的记录各目标类型的原型向量的prototype文件，对自车端存储的原始的各目标类型的原型向量进行更新； 所述方法还包括： 将自车端采集的当前时刻RGB图像的目标检测结果发送至操作端，所述目标检测结果包括：目标定位结果和目标分类结果； 所述prototype文件由操作端生成，生成步骤包括： 从当前时刻及其之前的所有RGB图像中获取k张包含新目标类型的RGB图像； 利用SAM图像分割算法对k张包含新目标类型的RGB图像进行处理，得到k个新目标类型的目标掩码； 利用原型网络对k个新目标类型的RGB图像及其相应的目标掩码进行处理，得到新目标类型的原型向量； 将新目标类型及其原型向量添加到prototype文件中，将更新后的prototype文件发送至自车端。

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