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龙图腾网获悉四川九洲视讯科技有限责任公司申请的专利基于属性对比的密集场景多模态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：CN120747845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511231827.8，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权基于属性对比的密集场景多模态目标检测方法是由齐艳铭;赵锦兰;李江红;陈曦;王成中;张东生;杨凡;龚卓丽;张尧;白洪斌;牛小龙;董泽宇设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于属性对比的密集场景多模态目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，公开了基于属性对比的密集场景多模态目标检测方法，包括：将图像和自然语言描述分别输入至预设的特征提取模型提取初始视觉特征和初始语言特征；根据预设的多个属性类型，将初始视觉特征和初始语言特征解耦为多个视觉属性级特征和对应的多个语言属性级特征；将多个视觉属性级特征和对应的多个语言属性级特征输入至细粒度属性对比模型，增大不同属性值对应的属性级特征间的区分度，得到增强的多模态属性特征；融合增强的多模态属性特征以生成最终特征谱，并输出自然语言描述所指定的目标对象在图像中的位置信息。本发明旨在解决现有技术在密集场景下因无法分辨相似目标而导致的检测性能不佳的问题。

本发明授权基于属性对比的密集场景多模态目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于属性对比的密集场景多模态目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待处理的图像及对应的自然语言描述； 将所述图像和所述自然语言描述分别输入至预设的特征提取模型，以提取初始视觉特征和初始语言特征； 根据预设的多个属性类型，将所述初始视觉特征和所述初始语言特征解耦为多个视觉属性级特征和对应的多个语言属性级特征； 将多个视觉属性级特征和对应的多个语言属性级特征输入至一个预设的细粒度属性对比模型，在至少一个属性类型内部，增大不同属性值对应的属性级特征间的区分度，得到增强的多模态属性特征； 融合所述增强的多模态属性特征以生成最终特征谱，并根据所述最终特征谱确定并输出所述自然语言描述所指定的目标对象在所述图像中的位置信息； 将所述初始视觉特征解耦为多个属性级视觉特征的方法包括： 采用多个并行的1x1卷积层将所述初始视觉特征分解为分别对应于所述多个属性类型的多个属性级视觉特征； 所述预设的细粒度属性对比模型通过如下方法训练获得： 通过最小化一个包含属性对比损失和属性分类损失的联合损失函数来进行训练；其中，所述属性对比损失用于增大不同属性值对应的特征之间的区分度，并拉近相同属性值对应的特征之间的一致性；所述属性分类损失用于监督属性值的分类。

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