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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心申请的专利跨模态多尺度融合检测模型训练、检测方法、装置及设备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：CN116704301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310553204.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权跨模态多尺度融合检测模型训练、检测方法、装置及设备是由陈苏;石光;王东安;吴志敏;赵宁;吕青;赵悦楷;周毅设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态多尺度融合检测模型训练、检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种跨模态多尺度融合检测模型训练、检测方法、装置及设备。其中，跨模态多尺度融合检测模型训练方法包括：获取样本图像中多个目标对象中每个目标对象分别对应的类别标签和位置信息；确定每个目标对象分别对应的图像区域；针对每个目标对象，通过待训练的跨模态多尺度融合检测模型，计算第一相似度、第二相似度、第三相似度，根据第一相似度、第二相似度、第三相似度以及预设的损失函数，计算损失值；根据损失值，对待训练的跨模态多尺度融合检测模型进行训练，根据本公开实施例，能够通过训练得到的跨模态多尺度融合检测模型，提高图像中目标对象识别结果的准确性。

本发明授权跨模态多尺度融合检测模型训练、检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种跨模态多尺度融合检测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取样本图像中多个目标对象中每个目标对象分别对应的类别标签和位置信息； 基于所述每个目标对象分别对应的位置信息，确定所述每个目标对象分别对应的图像区域； 针对所述多个目标对象中的每个目标对象，通过待训练的跨模态多尺度融合检测模型，计算所述目标对象对应的图像区域的第一图像特征、以及计算所述目标对象对应的类别标签的第一文本特征； 计算所述第一图像特征和所述第一文本特征的第一相似度、以及所述第一图像特征分别和至少一个第二文本特征中每个第二文本特征的第二相似度，所述每个第二文本特征是除所述目标对象之外的任一目标对象对应的类别标签的文本特征； 计算所述第一文本特征和至少一个第二图像特征中每个第二图像特征的第三相似度，所述每个第二图像特征是除所述目标对象之外的任一目标对象对应的图像区域的图像特征； 根据所述第一相似度、所述第二相似度、所述第三相似度和预设的损失函数，计算损失值； 根据所述损失值，对所述待训练的跨模态多尺度融合检测模型进行训练。

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