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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种无监督域自适应目标检测方法和装置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：CN114743064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210195528.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种无监督域自适应目标检测方法和装置是由欧中洪;旷锐锋;朱子谦;宋美娜设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督域自适应目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种无监督域自适应目标检测方法和装置，其中，该方法包括：实时采集目标域数据和目标域数据的样本数据；其中，目标域数据包括预设种类场景下的图片；将目标域数据输入训练好的基于YOLOv5的跨域检测模型进行目标检测；其中，训练好的基于YOLOv5的跨域检测模型是将样本数据通过域交替学习对基于YOLOv5的跨域检测模型根据预设种类场景下的样本数据图片训练的；根据模型检测的输出，得到目标域数据的跨域图像检测结果。本申请能够精准的实现现实场景中图像的跨域目标检测问题。

本发明授权一种无监督域自适应目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种无监督域自适应目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：实时采集目标域数据和所述目标域数据的样本数据；其中，所述目标域数据包括预设种类场景下的图片；将所述目标域数据输入训练好的基于改进的YOLOv5的跨域检测模型进行目标检测；其中，所述训练好的基于改进的YOLOv5的跨域检测模型是将训练数据集通过域交替学习对所述基于改进的YOLOv5的跨域检测模型根据所述预设种类场景下的训练数据集图片训练的；其中，所述域交替学习为基于批处理的改进对应的域批交替输入；根据所述目标检测，得到所述目标域数据的跨域图像检测结果；将所述训练数据集通过域交替学习对所述基于改进的YOLOv5的跨域检测模型根据所述预设种类场景下的训练数据集图片训练的，包括：获取训练数据集；将所述训练数据集通过域交替学习对所述基于改进的YOLOv5的跨域检测模型进行训练，每更换一种场景，则重新采集该场景下的所述目标域数据的样本数据，重新训练一次所述基于改进的YOLOv5的跨域检测模型，完成所述基于改进的YOLOv5的跨域检测模型的训练，以生成所述训练好的基于改进的YOLOv5的跨域检测模型；所述训练数据集，包括：所述目标域数据的样本数据和源域数据。

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