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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种面向可解释分析目标检测模型的图像检测方法及应用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：CN120894545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511439843.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种面向可解释分析目标检测模型的图像检测方法及应用是由钱经玮;郑诗雨;陈逍潇;周鹏;戚伟强;胡云龙;徐子超;许敏;周慧凯;朱鸿江;徐科兵;杨帆设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向可解释分析目标检测模型的图像检测方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向可解释分析目标检测模型的图像检测方法及应用，应用于计算机视觉技术领域，方法包括将待检测图像输入至目标检测模型中进行处理，得到检测结果，训练过程包括：将样本图像输入到初始检测模型中进行处理，确定扰动边界矩阵；对样本图像进行处理，得到超像素特征向量；对超像素特征向量进行处理，得到重要性热力图；根据扰动边界矩阵和重要性热力图融合生成的融合敏感度矩阵，得到二值掩码矩阵；对二值掩码矩阵和样本图像的关键区域进行掩码约束对抗训练，得到对抗样本数据；在此基础上，对初始检测模型进行参数更新，通过多轮迭代优化，最终得到加固后的目标检测模型。本发明实施例提供的方法，能够实现快速识别的效果。

本发明授权一种面向可解释分析目标检测模型的图像检测方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种面向可解释分析目标检测模型的图像检测方法，其特征在于，包括： 将待检测图像输入至训练好的目标检测模型中进行处理，得到检测结果，其中，所述目标检测模型的训练过程包括： 将获取到的样本图像输入到初始检测模型中进行前向传播处理，根据得到的图像分类分值决策信息，确定所述样本图像的扰动边界矩阵，包括：基于所述图像分类分值决策信息确定真实类别分值和最大竞争类别分值；对所述真实类别分值和所述最大竞争类别分值进行差分处理，得到决策间隙值；基于双路径梯度计算机制，确定所述真实类别分值对应的第一梯度和所述最大竞争类别分值对应的第二梯度；基于所述第一梯度和所述第二梯度，确定决策间隙变化率分布；将所述决策间隙值与所述决策间隙变化率分布进行映射处理，确定所述扰动边界矩阵； 依次对所述样本图像进行超像素划分处理和降维处理，得到超像素特征向量； 基于夏普利值算法对所述超像素特征向量进行处理，得到所述样本图像的重要性热力图； 根据所述扰动边界矩阵和所述重要性热力图，得到所述样本图像的融合敏感度矩阵，包括：对所述扰动边界矩阵和所述重要性热力图进行加权融合，得到所述样本图像的融合敏感度矩阵，其中，所述融合敏感度矩阵为所述扰动边界矩阵和所述重要性热力图的线性组合： 其中，为所述扰动边界矩阵的权重系数；为重要性热力图的权重系数，用来平衡像素对检测决策的语义贡献，并对所述融合敏感度矩阵进行二值化分割处理，得到对应于所述样本图像中的目标区域的二值掩码矩阵； 对所述二值掩码矩阵和所述样本图像进行掩码约束对抗训练，得到对抗样本数据，其中，所述对抗样本数据由所述样本图像中的目标区域的信息构建得到； 根据所述对抗样本数据对所述初始检测模型的训练结果，对所述初始检测模型进行更新，得到所述目标检测模型。

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