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龙图腾网获悉泉州职业技术大学申请的专利面向零样本昼夜域自适应的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN121366284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511948784.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权面向零样本昼夜域自适应的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质是由高银;王淦;李俊;李红云;郭霏霏;周巍巍设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向零样本昼夜域自适应的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，提供一种面向零样本昼夜域自适应的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，首先获取待检测图像，然后将待检测图像输入至目标检测模型，得到目标检测模型输出的目标检测结果。该方法采用的目标检测模型与辅助检测模型进行联合训练，将双亮度通道边缘信息提取模块的训练过程有机融入目标检测模型的整体训练流程，双亮度通道边缘信息提取模块具备高度的轻量化特性，结合桥接编码器，使目标检测模型的训练过程完全不依赖任何预训练网络模型，不仅可以在不同亮度条件下实现昼夜领域自适应目标检测模型的端到端优化与训练，还可以避免因预训练网络模型引入的“人造分布”特征，提高目标检测精度以及目标检测准确性。

本发明授权面向零样本昼夜域自适应的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向零样本昼夜域自适应的目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像； 将所述待检测图像输入至目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的目标检测结果； 其中，所述目标检测模型包括特征提取网络以及目标检测网络，所述特征提取网络用于提取所述待检测图像的图像边缘特征，所述目标检测网络用于基于所述图像边缘特征，确定所述目标检测结果； 所述目标检测模型基于训练样本，应用与所述特征提取网络连接的解码器，与辅助检测模型进行联合训练得到，所述辅助检测模型包括依次连接的双亮度通道边缘信息提取模块、桥接编码器以及辅助检测网络，所述辅助检测网络与所述目标检测网络结构相同，且共享参数，所述训练样本包括带有目标标签的昼间图像以及夜间图像； 所述双亮度通道边缘信息提取模块用于分别提取所述昼间图像的昼间边缘伪真值以及所述夜间图像的夜间边缘伪真值，所述桥接编码器用于分别对所述昼间边缘伪真值与所述夜间边缘伪真值进行特征提取，得到边缘伪真值特征，所述辅助检测网络用于基于所述边缘伪真值特征进行目标检测；所述解码器用于对所述特征提取网络从所述昼间图像中提取的昼间边缘特征样本进行解码，得到昼间边缘特征解码图，并对所述特征提取网络从所述夜间图像中提取的夜间边缘特征样本进行解码，得到夜间边缘特征解码图。

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