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龍圖騰網獲悉西安交通大學申請的專利課程領域示意圖對象檢測方法、系統、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116704244B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310593041.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權課程領域示意圖對象檢測方法、系統、設備及存儲介質是由張玲玲;任銘;張新宇;武亞強;王璐妍;劉均;魏筆凡;鄭慶華設計研發完成，并于2023-05-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本課程領域示意圖對象檢測方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種課程領域示意圖對象檢測方法、系統、設備及存儲介質，屬于圖像目標檢測技術領域，對象檢測方法包括提取圖像全局特征信息以及待檢測對象的局部特征信息并進行融合，得到融合特征信息；獲取融合特征信息對應的預測概率，將待檢測對象的局部特征信息與預測概率組成鍵值對；將鍵值對寫入記憶網絡，更新鍵值對并通過傳遞損失函數進行對象檢測網絡模型的訓練，輸入課程領域示意圖至訓練好的對象檢測網絡模型，輸出課程領域示意圖中所包含對象。本發明能夠解決課程領域示意圖視覺特征信息差異大、樣本高度稀缺的問題，豐富特征信息，增強局部特征信息的視覺信息表示，提升課程領域示意圖對象的檢測性能。

本發明授權課程領域示意圖對象檢測方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種課程領域示意圖對象檢測方法，其特征在于，包括： 提取圖像全局特征信息以及待檢測對象的局部特征信息并進行融合，得到融合特征信息； 獲取融合特征信息對應的預測概率，將待檢測對象的局部特征信息與預測概率組成鍵值對； 將鍵值對寫入記憶網絡，更新鍵值對并通過傳遞損失函數進行對象檢測網絡模型的訓練，輸入課程領域示意圖至訓練好的對象檢測網絡模型，輸出課程領域示意圖中所包含對象； 在所述將鍵值對寫入記憶網絡的步驟中，記憶網絡中設置有基于特征信息和預測概率的MemoryBank模塊，鍵值對的表達式為，式中和分別用于存儲特征信息和預測概率，表示對象類別數量； 在所述將待檢測對象的局部特征信息與預測概率組成鍵值對的步驟中，將對象的局部特征信息和預測概率中相互對應的特征信息和預測概率組成鍵值對，生成的鍵值對作為記憶網絡的輸入傳遞至MemoryBank模塊； 在所述更新鍵值對并通過傳遞損失函數進行對象檢測網絡模型的訓練步驟中，選取當前MemoryBank模塊中相似度最高的特征信息進行融合，相似度計算方法和特征信息融合方法的計算表達式如下： 式中，表示對象局部特征信息，表示當前MemoryBank模塊中所存儲的特征信息，用于保證分母不為0，表示融合之后的新特征信息，表示當前MemoryBank模塊中與新獲取到的特征信息相似度最高的特征信息； 每次學習到新的特征信息時，當前對應的MemoryBank模塊也產生一個對當前特征信息的概率預測，計算表達式如下： 理想情況下，的數值為1，記憶網絡的損失函數如下：

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市碑林區咸寧西路28號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。