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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍陸軍炮兵防空兵學院申請的專利一種基于CNN與ViT融合的遞進式輔助目標檢測方法及系統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：CN115546499B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：202211247365.5，技術領域涉及：G06V10/40；該發明授權一種基于CNN與ViT融合的遞進式輔助目標檢測方法及系統是由李從利;席智中;沈延安;高一博;劉永峰;韋哲設計研發完成，并于2022-10-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于CNN與ViT融合的遞進式輔助目標檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于CNN與ViT融合的遞進式輔助目標檢測方法及系統，方法包括：將CNN與ViT結構進行串聯式融合；Paodetection由特征提取網絡CNN、分離前景與背景的RPN結構以及三個用進行目標間建模的ViT結構組成，其中，由CNN率先提取目標特征，降低特征圖分辨率；隨后，RPN結構對CNN輸出的特征金字塔提取不同尺度層級的感興趣區域，將其對應特征分別按照遞進式結構輸入三層ViT進行目標間建模，利用相關性注意力圖實現特征交互與補充，提升特征有效性，進而提升檢測效果；采用松弛邊界計算方法，動態計算每個batch中不同圖片的目標尺度聚類形況，為監督學習添加目標劃分軟邊界。本發明解決了融合效果不佳、增加網絡負荷、錯檢漏檢的技術問題。

本發明授權一種基于CNN與ViT融合的遞進式輔助目標檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于CNN與ViT融合的遞進式輔助目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括： S1、構建Paodetection模型，其中，所述Paodetection模型包括：特征提取骨干網絡backbone、檢測頸、檢測頭，利用所述特征提取骨干網絡backbone提取目標特征，以所述檢測頸根據所述目標特征，對差異層特征圖進行上下融合，以得到語義位置信息差異分辨率特征圖，二分類并回歸處理所述差異層特征圖，據以得到不少于2個的感興趣區域，對不同尺度級別的所述感興趣區域進行目標間建模，以交互并補充所述目標特征，以得到ViT輸出結果，以所述檢測頭分類并回歸處理所述ViT輸出數據，以得到ViT預測結果； S2、構建遞進式目標間輔助檢測模型，以利用基于ViT的感興趣區域建模方法對大分辨率RoI特征進行目標間建模與特征對齊，以得到對齊大分辨率RoI特征以及對齊中分辨率RoI特征，據以進行目標間建模與特征對齊，利用所述對齊大分辨率RoI特征以及所述對齊中分辨率RoI特征與小分辨率RoI特征，進行目標間建模與特征對齊，以利用CSPNet從差異尺度特征圖上抽取所述感興趣區域； S3、對所述Paodetection模型中所述檢測頸的每層RPN網絡輸出的前景目標以及所述ViT輸出結果，按照simOTA動態正負樣本分配策略進行訓練； S4、以所述Paodetection模型計算所述每層RPN網絡輸出與所述ViT輸出數據的分類損失與回歸損失，據以得到聯合概率損失； S5、設計面積縮放函數，根據長寬比例因子對預置數據集中的目標按照縮放后目標面積進行聚類，將所有所述目標按照所述縮放后目標面積分成不少于2個部分，以得到不少于2個的聚類中心以得到動態聚類結果，據以對每張圖重新分配目標尺度的劃分界限，以利用大目標輔助檢測中小目標。

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中國人民解放軍陸軍炮兵防空兵學院，其通訊地址為：230071 安徽省合肥市蜀山區黃山路451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”。