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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于融合文本编码的开集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：CN120014621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510279578.3，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于融合文本编码的开集目标检测方法是由汪俊;蔡升堰;濮宬涵;林子煜;周杰;李子宽设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合文本编码的开集目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，解决了在面对检测图像中新出现的未知目标时无法实现开集检测的技术问题，尤其涉及一种基于融合文本信息的开集目标检测方法，包括：获取根据检测场景所预设的文本模版信息、用户所输入对应检测要求的用户文本信息以及原始图像；建立用于为具有未知类别的目标样本融合文本模态以实现开集检测的开集目标检测模型。本发明为目标检测用于解决检测图像中新出现的未知目标提供丰富的检测信息，实现对图像更细粒度的理解，提高开放世界下目标检测的精度，能够克服传统方法目标检测需限定目标的局限性，实现开放世界未知类别检测，更好适应真实世界场景。

本发明授权一种基于融合文本编码的开集目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合文本编码的开集目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、获取根据检测场景所预设的文本模版信息、用户所输入对应检测要求的用户文本信息以及原始图像； S2、建立用于为具有未知类别的目标样本融合文本模态以实现开集检测的开集目标检测模型； S3、基于开集目标检测模型对文本模版信息和用户文本信息、原始图像分别进行特征提取，获得原始文本特征以及多尺度图像特征； S4、对原始文本特征和多尺度图像特征进行交互与特征增强，获得具有文本感知能力的多模态查询特征以及更新的文本特征； S5、对多模态查询特征进行解码获取原始图像中的目标区域，包括目标样本的坐标信息和类别信息； S6、建立用于将目标区域与更新的文本特征进行匹配并分配标签的对比焦点分类损失，表达式为： ； 式中，为开集目标检测模型输出目标区域属于对应文本特征的概率；为调节因子； S7、基于对比焦点分类损失建立用于对开集目标检测模型进行更新的整体损失函数，以及设置超参数得到用以融合文本模态的开集目标检测模型。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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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