浙江工商大学王勋获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利一种基于大模型与专家引导的密集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：CN120765899B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510512276.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于大模型与专家引导的密集目标检测方法及装置是由王勋;吕昊阳;阮政森设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大模型与专家引导的密集目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型与专家引导的密集目标检测方法及装置。该方法通过借助图像大模型的检测能力对图像数据进行初步目标检测；对初步标注结果进行人工审核与补充，并将完整的标签数据作为强化学习模型的训练目标或奖励信号。随后，采用基于专家对强化学习的训练过程进行引导,优化模型训练策略，加速模型收敛速度，使模型获得密集小目标图像检测能力。所述图像大模型可以是目标检测模型或图像分割模型，对检测结果或分割结果转换为强化学习标签。强化学习决策模型可适用于DQN、PPO等通用强化学习算法。经过训练后的强化学习模型能够实现对新的图像数据的密集目标标注，提高模型在密集小目标中的检测能力。
本发明授权一种基于大模型与专家引导的密集目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型与专家引导的密集目标检测方法，其特征在于，该方法包括： S1、使用大模型对参考图像进行预处理出小目标的位置和形状信息，将大模型的输出转换为标签数据； S2、对大模型检测遗漏的数据进行人工二次标注；将标注后的数据集作为强化学习的奖励； S3、对参考图像进行采集数据，使用强化学习方法对智能体进行训练，训练过程强化学习环境每次更新根据智能体探测范围进行感知图像，将采集到的数据保存在经验池； S4、对操作次数达到设定阈值后仍未生成新标注数据的智能体加入专家指导策略，学习偏向奖励更大的策略，最终得到训练好的模型； S5、将已训练好的模型对需要标注的图像进行标注，获得标签数据。
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