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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于级联查询优化的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：CN120164015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510190349.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于级联查询优化的目标检测方法是由孔文杰;余宏陈;贾茜媛;张祯;王秋华;王玉娟;吴国华设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联查询优化的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉目标检测算法技术领域，具体涉及一种基于级联查询优化的目标检测方法，包括以下步骤：S1、获取目标检测数据集并提取训练集和测试集，对训练集和测试集的图像进行预处理，得到各自对应的标准化图像；S2、将训练集对应的标准化图像输入级联查询优化的目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型；S3、将测试集对应的标准化图像输入训练好的目标检测模型中，得到待预测图像中的目标分类及定位坐标，通过定位坐标在图像中画出目标框，并标注目标类别。本发明的基于级联查询优化的目标检测方法，通过对中间查询进行选择聚合，有效降低了级联错误所带来的负面影响，从而显著提升了模型预测的准确性。

本发明授权基于级联查询优化的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联查询优化的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标检测数据集并提取训练集和测试集，对训练集和测试集的图像进行预处理，得到各自对应的标准化图像； S2、将训练集对应的标准化图像输入级联查询优化的目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型； 所述级联查询优化的目标检测模型包括空间特征提取模块、全局特征提取模块和级联查询优化模块； 所述步骤S2的训练过程包括以下步骤： S21、标准化图像输入空间特征提取模块进行深度特征提取，以生成维度为B、C、H、W的空间特征并将位置编码嵌入空间特征中；其中，B、C、H、W分别为空间特征的数量、高、宽、通道数； S22、将带有位置编码的空间特征输入全局特征提取模块，进行展平后输入Transformer编码器中，生成具有上下文感知能力的全局特征； S23、将全局特征输入级联查询优化模块进行处理的过程包括：首先，构建查询集合，由解码过程中多头自注意力机制中的查询向量动态更新生成；随后，通过查询评分模块计算查询集合中每个查询向量的得分，形成对应的查询得分集合；接着，从查询得分集合中筛选得分最高的K个索引，按照索引在查询集合进行筛选，将筛选出的查询拼接成一个张量，与全局特征一同输入解码器层，生成查询结果；然后，将解码器层生成的查询结果解耦，并反馈回查询集合；在最后一个解码阶段结束后，通过分类头和回归头对查询集合中的所有查询进行处理进而生成预测结果； S24、设计目标检测模型的联合损失函数，并通过梯度下降法对其进行优化；在训练过程中，不断调整模型参数以最小化损失函数，得到训练好的目标检测模型； S3、将测试集对应的标准化图像输入训练好的目标检测模型中，得到待预测图像中的目标分类及定位坐标，通过定位坐标在图像中画出目标框，并标注目标类别。

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