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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于目标线索的统一退化场景目标检测方法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：CN120279245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510306221.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于目标线索的统一退化场景目标检测方法是由刘子熠;张宇杰;刘兆雄;刘红敏;胡雨凡设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标线索的统一退化场景目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标线索的统一退化场景目标检测方法，属于目标检测技术领域，所述方法包括：构建基于复原清晰特征的两阶段目标检测模型；其中，所述模型包括检测分支、增强分支以及扩散去噪模块；增强分支用于提取输入图像的特征信息，作为对象线索；扩散去噪模块用于对所述对象线索进行去噪处理，得到目标线索；检测分支用于结合目标线索实现退化场景目标检测；对模型进行训练；利用训练好的模型实现退化场景目标检测。本发明的技术方案为解决退化场景目标信息严重不足以及各种类型复杂环境干扰特征信息问题提供了一种可行的解决范式，为进一步研究退化场景检测算法提供了新的方向和思路。

本发明授权一种基于目标线索的统一退化场景目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标线索的统一退化场景目标检测方法，其特征在于，包括： 构建基于复原清晰特征的两阶段目标检测模型；其中，所述模型包括检测分支、增强分支以及扩散去噪模块；所述增强分支用于提取输入图像的特征信息，作为对象线索；所述扩散去噪模块用于对所述对象线索进行去噪处理，得到目标线索；所述检测分支用于结合所述目标线索实现退化场景目标检测； 对基于复原清晰特征的两阶段目标检测模型进行训练； 利用训练好的基于复原清晰特征的两阶段目标检测模型实现退化场景目标检测； 所述基于复原清晰特征的两阶段目标检测模型采用两阶段解耦训练机制； 在第一阶段训练中，训练所述检测分支和所述增强分支；其中，所述增强分支以清晰图像作为输入，提取清晰图像的特征信息，作为对象线索，并将对象线索输入所述检测分支；所述检测分支以退化图像和所述增强分支输出的对象线索作为输入，对退化图像进行目标检测，通过最小化检测损失优化第一阶段训练； 在第二阶段训练中，冻结所述增强分支，训练所述扩散去噪模块并微调所述检测分支；其中，所述扩散去噪模块以所述增强分支输出的对象线索作为输入，其输出被输入至所述检测分支，采用一致性损失作为中间监督进行训练，同时保持检测损失约束，以实现所述扩散去噪模块和所述增强分支的联合训练； 所述扩散去噪模块通过构建基于扩散模型的去噪过程，利用扩散模型对所述增强分支输出的对象线索进行去噪处理，得到目标线索； 所述基于复原清晰特征的两阶段目标检测模型的推理过程包括： 以退化图像作为输入，将退化图像映射至伪清晰域，以获取增强图像； 将增强图像输入所述增强分支，得到增强图像对应的对象线索； 将输入所述扩散去噪模块，以作为条件输入到扩散模型，控制扩散模型在迭代去噪中逐步去除退化影响，得到清晰图像的特征估计，作为目标线索； 将目标线索和退化图像输入所述检测分支中，实现对退化图像的目标检测。

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