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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于自进化视觉提示学习的空地协同目标识别方法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：CN119785387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510268028.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于自进化视觉提示学习的空地协同目标识别方法是由张艳宁;王文萱;王鹏;王士宁设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自进化视觉提示学习的空地协同目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自进化视觉提示学习的空地协同目标识别方法，涉及计算机视觉领域，包括：利用视角解耦特征提取网络对输入空地图像通过分层解耦和正交损失约束方法进行视角无关特征解耦；基于解耦结果，利用提示重新校准模块基于交叉注意力层和自注意力层，动态调整自进化视角特征提示，获得校准后的视角特征提示；利用局部特征细化模块基于校准后的视角特征提示增强视角信息的特征表示，完成基于自进化视觉提示学习的空地协同目标识别。本发明解决了现有空地协同目标识别的难题。

本发明授权一种基于自进化视觉提示学习的空地协同目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自进化视觉提示学习的空地协同目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用视角解耦特征提取网络对输入空地图像通过分层解耦和正交损失约束方法进行视角无关特征解耦；S2：基于解耦结果，利用提示重新校准模块基于交叉注意力层和自注意力层，动态调整自进化视角特征提示，获得校准后的视角特征提示；S3：利用局部特征细化模块基于校准后的视角特征提示增强视角信息的特征表示，完成基于自进化视觉提示学习的空地协同目标识别；所述S3中局部特征细化模块包括两个堆叠的双向注意力模块和一个特征融合模块，具体进行以下操作：S31：利用两个堆叠的双向注意力模块，在提示到图像和图像到提示两个方向上并行运用自注意力层和交叉注意力层动态更新并增强所有特征表示，获得增强后的提示特征和图像特征；S32：利用特征融合模块将增强后的提示特征和图像特征进行深度整合，获得空地图像最终识别结果；所述S31中增强后的提示特征和图像特征为： 其中，为提示特征，为图像特征，为线性变换层，为自注意力层，为交叉注意力层，为校准后的视角特征提示，为局部图像特征；所述S32中空地图像最终识别结果为： 其中，为输出令牌。

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