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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种语义大模型辅助推理的空间暗弱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：CN121415058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512014792.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种语义大模型辅助推理的空间暗弱目标检测方法是由连晓斌;王天一;宁昕;张柠佳;张高鹏;杨铠远设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义大模型辅助推理的空间暗弱目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与目标检测技术领域，公开一种语义大模型辅助推理的空间暗弱目标检测方法，包括：预处理待检测图像；通过改进YOLOv10双检测头框架初次检测，框架支持用户可控或自适应选择检测模式；从初次结果提取语义生成提示，输入大语言模型获取潜在遗漏类别；提取重点类别并映射为ID，进行二次定向检测；融合两次结果输出。该方法将YOLO与大模型进行结合提出YOLO‑大模型检测框架，相较单一的YOLO算法，能够更好的完成对空间暗弱微小目标或低像素目标的检测，同时有效解决目标检测中的漏检错检问题，并且克服现有YOLOv10技术的上述缺陷，实现精度与速度的最佳平衡。

本发明授权一种语义大模型辅助推理的空间暗弱目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种语义大模型辅助推理的空间暗弱目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、图像数据读入与预处理：读入待检测图像并进行标准化预处理，得到预处理后图像； S2、基于改进YOLOv10的双检测头初次检测：构建含一对一头和一对多头的双检测头推理框架，对预处理后图像进行初次检测，得到初次检测结果集合； 所述双检测头推理框架包含用户可控选择模式和自适应智能选择模式； 所述用户可控选择模式包括速度优先模式、精度优先模式和双头融合模式，速度优先模式仅启用一对一头，精度优先模式仅启用一对多头并经NMS后处理，双头融合模式同时启用两个检测头； 所述自适应智能选择模式通过场景评估模块分析图像场景复杂度，低于阈值T时选择一对一头，高于或等于阈值T时选择一对多头； S3、基于初次检测结果的语义分析提示生成：从初次检测结果集合中提取关键语义信息，填充预设提示模板生成查询文本； S4、语义提示传入大语言模型与反馈文本生成：将查询文本输入大语言模型，生成包含潜在遗漏目标类别的反馈文本； S5、从反馈文本中提取重点检测类别：通过自然语言处理技术从反馈文本中抽取出重点检测类别，形成重点检测类别列表； S6、生成重点检测类别ID：将重点检测类别列表中的文本标签映射为YOLOv10模型对应的数值型类别ID，形成重点检测类别ID集合； S7、基于类别提示的二次定向检测：针对重点检测类别ID集合，对预处理后图像进行二次定向检测，得到二次检测结果集合； S8、检测结果融合与输出：合并初次检测结果集合与二次检测结果集合，经去重融合处理后输出最终检测结果。

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