基于空间解耦与边界特征聚合的目标检测方法（人工智能AI、多任务学习、图像理解、卷积神经网络、图像识别、工业缺陷检测、安防视频、农业病虫害识别）

本发明公开了一种基于空间解耦与边界特征聚合的目标检测方法，包括：显著依赖关系补充模块；空间敏感区域感知模块；边界特征聚合模块。本发明首先在不同的任务分支上使用空间敏感区感知模块预测出各自分支的空间敏感区域。由于分类分支更多关注显著性区域，所以通过显著依赖关系补充模块，能够更快速地将分类任务的空间敏感区域调整到显著性区域。在预测的空间敏感区域基础上，通过边界特征聚合模块为每一个锚点补充足够的边界特征用于精准预测分类与定位的分数。基于上述模块本发明提出了更好的任务对齐网络，它可以用最小的预测负担快速准确地实现空间解耦，再从各自的任务空间敏感区域聚合足够的边界信息到锚点中，对齐任务预测结果。

《基于空间解耦与边界特征聚合的目标检测方法（人工智能AI、多任务学习、图像理解、卷积神经网络、图像识别、工业缺陷检测、安防视频、农业病虫害识别）》是一发明专利，专利号为 2023106959707，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为殷昱煜;王赫;张新;周丽;梁婷婷，申请日期为2023-06-13，公开（公告）日期为2025-09-19，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/22 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：目标检测、任务对齐、计算机视觉、特征金字塔网络、可变形卷积、视觉感知、边界回归、任务对齐学习、自动驾驶视觉感知目标检测、遥感图像目标识别、无人机视觉检测、医疗影像目标检出、交通车辆行人检测、移动端实时目标检测、机器人视觉识别、智慧工地目标监测、海上舰船检测、仓储物品识别、监控多目标追踪、遥感地物检测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于空间解耦与边界特征聚合的目标检测方法，包括：显著依赖关系补充模块；空间敏感区域感知模块；边界特征聚合模块。本发明首先在不同的任务分支上使用空间敏感区感知模块预测出各自分支的空间敏感区域。由于分类分支更多关注显著性区域，所以通过显著依赖关系补充模块，能够更快速地将分类任务的空间敏感区域调整到显著性区域。在预测的空间敏感区域基础上，通过边界特征聚合模块为每一个锚点补充足够的边界特征用于精准预测分类与定位的分数。基于上述模块本发明提出了更好的任务对齐网络，它可以用最小的预测负担快速准确地实现空间解耦，再从各自的任务空间敏感区域聚合足够的边界信息到锚点中，对齐任务预测结果。

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