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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于自监督的两阶段广义小样本目标检测方法及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：CN119131366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411307912.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于自监督的两阶段广义小样本目标检测方法及系统是由段立娟;张子晨;张广勇;公智;刘兆英设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督的两阶段广义小样本目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自监督的两阶段广义小样本目标检测方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括：定义潜在知识容器存放所有潜在知识，定义原型容器存放各类候选框的原型；将训练数据集划分为基类集和新类集；自监督类别域基于基类集、新类集潜在知识分别对检测模型进行预训练和微调；自监督检测框域基于基类集、新类集潜在知识分别对检测模型进行预训练和微调；输入待检测图像至检测模型，通过特征提取器得到特征，基于潜在知识容器对待检测图像进行潜在知识搜索、分割，得到与各潜在知识之间的关系，获得候选框类别。本发明基于潜在知识分别在类别域和检测框域使用自监督学习进行检测模型训练，对于基类和新类都拥有良好的目标检测能力。

本发明授权一种基于自监督的两阶段广义小样本目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督的两阶段广义小样本目标检测方法，其特征在于，包括： 构建潜在知识分类器，包括潜在特征模块和原型分类器模块； 定义潜在知识容器存放所有的潜在知识，定义原型容器存放要检测的各类候选框的原型； 将训练数据集按类别划分为拥有大量样本的基类集和拥有少量样本的新类集； 自监督类别域基于所述基类集、新类集的潜在知识分别对双阶段检测模型进行预训练和微调； 自监督检测框域基于所述基类集、新类集的潜在知识分别对双阶段检测模型进行预训练和微调，得到最终的检测模型； 向得到的最终的检测模型中输入待检测图像，通过特征提取器得到ROI特征，经全连接层降维后基于所述潜在知识容器对所述待检测图像进行潜在知识搜索，根据搜索到的潜在知识对所述待检测图像的特征进行分割，得到所述待检测图像的特征与各潜在知识之间的关系； 基于所述原型容器中各类候选框的所有潜在知识真实概率分布和所述待检测图像的特征与各潜在知识之间的关系，通过所述原型分类器模块对待检测图像进行分类，得到目标检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京工业大学，其通讯地址为：100124 北京市朝阳区平乐园100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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