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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利双头解耦对齐的全场景目标检测方法、系统、装置及介质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：CN115410181B 。

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：202211170474.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权双头解耦对齐的全场景目标检测方法、系统、装置及介质是由陈景龙;冯勇;訾艳阳设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本双头解耦对齐的全场景目标检测方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双头解耦对齐的全场景目标检测方法、系统、装置及介质，首先获取车载单目相机实时拍摄的原始待检测RGB图像；对所述原始待检测RGB图像进行预处理，得到自适应缩放图像；将所述自适应缩放图像输入预设双头单目目标检测模型中，得到所述预设双头单目目标检测模型输出的冗余目标参数预测值；对所述冗余目标参数预测值进行后处理，得到原始待检测RGB图像的高置信检测结果。本发明能够提高自动驾驶系统的全场景目标识别准确率和可靠性。

本发明授权双头解耦对齐的全场景目标检测方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.双头解耦对齐的全场景目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取车载单目相机实时拍摄的原始待检测RGB图像；S2：对所述原始待检测RGB图像进行预处理，得到自适应缩放图像；S3：将所述自适应缩放图像输入预设双头单目目标检测模型中，得到所述预设双头单目目标检测模型输出的冗余目标参数预测值；所述S3中双头单目目标检测模型通过模型结构搭建以及权重离线训练两个步骤进行预先设置；所述模型结构包括：特征提取网络和双头目标检测网络，其中，所述特征提取网络的主干为DLA-34深层聚合网络，所述DLA-34深层聚合网络采用形变卷积提取感兴趣目标特征；所述双头目标检测网络包含一个特征过渡网络和两个检测头，所述特征过渡网络结合Ghost卷积与形变卷积，所述两个检测头的结构均包括卷积层、批归一化层、激活函数层及卷积层，且所述两个检测头对目标属性参数采用不同的预测方式；S4：对所述冗余目标参数预测值进行后处理，得到原始待检测RGB图像的高置信检测结果；具体包括：S4.1：利用所用车载单目相机的内部参数，对预设双头单目目标检测模型输出的冗余目标参数预测值进行投影变换，得到原始待检测RGB图像坐标系下全场景目标的类别、尺寸、姿态及位置的冗余预测值；S4.2：利用改进Soft-NMS函数对原始待检测RGB图像坐标系下全场景目标的尺寸、姿态及位置的冗余预测值进行筛选，滤除置信度低于预设值的冗余目标参数预测值，得到原始待检测RGB图像的高置信检测结果，改进Soft-NMS函数的表达式如下： 其中，为原始待检测RGB图像中第个全场景目标的检测结果置信分数，、分别为最大置信目标三维投影框和第个目标三维投影框，、分别为最大置信目标深度和第个目标深度，为目标深度阈值，、均为常数，为三维投影框的交并比函数。

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