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龙图腾网恭喜成都理工大学申请的专利一种工业多场景下目标时序因果关系驱动的目标检测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：CN119672320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510164005.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种工业多场景下目标时序因果关系驱动的目标检测方法是由陈光柱;戴玖;廖晓鹃设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业多场景下目标时序因果关系驱动的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种工业多场景下目标时序因果关系驱动的目标检测方法，针对真实的柔性电路板生产的多场景目标检测的问题。该方法为了克服目标检测模型对于多场景目标检测时间开销大和多场景理解能力弱的问题，提出了目标时序因果级联Mamba，目标时序因果级联Mamba通过处理yolov9模型的Backbone层和Neck层后的特征，以求解多场景目标时序因果量化表示图中的参数值。该方法还提出关系注意力模块，增强关系特征转换的准确性。本发明的有益效果是：多场景下目标时序因果关系驱动的目标检测方法能够建模同一场景间目标的生产时序性和不同场景间目标的因果性，理解工业生产场景间的逻辑关联性，进而提升模型的实时性和准确性。

本发明授权一种工业多场景下目标时序因果关系驱动的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种工业多场景下目标时序因果关系驱动的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构造工业多场景目标检测数据集：所述工业多场景目标检测数据集包括柔性电路板生产下的三个生产场景下包括人员穿戴、生产线设备、产品缺陷的图像；S2.目标时序因果关系表示：所述目标时序因果关系表示过程包括因果关系表示、时序关系表示和时序因果关系表示，得到目标时序因果结构图；S3.时序因果关系量化表示：依据目标时序因果结构图，确定混杂因子后，可以得到目标时序因果结构图中任一时刻下的三个场景的目标特征概率分布，从而可以量化目标之间的时序因果关系，从而建立时序因果关系量化表示图；S4.进行目标时序因果关系量化学习：构建目标时序因果级联Mamba进行关系特征转换并求解时序因果关系量化表示图中的参数，用关系注意力模块优化关系特征转换；S5.进行工业多场景目标检测：将目标时序因果级联Mamba融入到yolov9目标检测模型得到最终的检测模型，将多场景图像输入到最终模型中，生成最终的工业多场景目标检测预测结果；所述步骤S4中，所述构建目标时序因果级联Mamba进行关系特征转换并求解时序因果关系量化表示图中的参数具体操作步骤依次为高置信度目标筛选操作、时序场景关系特征转换操作、因果场景关系特征转换操作：高置信度目标筛选操作：将经过yolov9模型的Backbone层和Neck层后的特征进行Top-K筛选，输出前k个高置信度目标特征： 其中，为输入特征对每个位置h,w的特征向量：，表示取最大值的前k个值；时序场景关系特征转换操作：在预测t+1时刻安全监控场景目标时，将第t个时刻安全监控场景目标和t+1时刻生产线检测场景目标特征经过高置信度目标筛选操作后的特征拼接后的传入投影层，输出得到，，三个矩阵，同时对时不变状态矩阵和时变矩阵进行离散化得到和，再将进一步的与输入相乘，和原始状态相乘，将前两项相加得到当前状态，最后将当前状态与矩阵作为输入相乘得到最终的时序关系特征转换结果，预测t+1时刻生产线检测场景目标时同理，公式如下所示： 其中，和分别表示安全监控场景和生产线检测场景在第t时刻下经过高置信度目标筛选操作后的特征，表示特征的拼接操作，表示线性投影操作，和表示使用用零阶保持技术对和进行离散化，表示矩阵相乘，表示矩阵相加，和分别表示安全监控场景目标和生产线检测场景目标的时序关系特征转换结果；因果场景关系特征转换操作：在预测t时刻检测质量检测场景目标时，将第t个时刻安全监控场景目标和生产线检测场景目标特征经过高置信度目标筛选操作后的特征分别传入两个投影层，输出得到，，，，，六个矩阵，同时和对时不变状态矩阵A、时变矩阵和进行离散化得到、和，再将和进一步的分别与输入和相乘，和原始状态相乘，将前三项相加得到当前状态，最后将当前状态分别与矩阵和作为输入相乘得到最终的因果关系特征转换结果和，公式如下所示： 其中，和分别表示安全监控场景和生产线检测场景在第t时刻下经过高置信度目标筛选操作后的特征，表示线性投影操作，和分别表示使用和用零阶保持技术对进行离散化，和分别表示使用用零阶保持技术对进行离散化和使用用零阶保持技术对进行离散化，表示矩阵相乘，表示矩阵相加，和分别表示安全监控场景目标和生产线检测场景目标对质量检测场景目标的因果关系特征转换结果。

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