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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利轻量型实时目标检测方法、装置、服务器及存储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：CN119810428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510294167.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权轻量型实时目标检测方法、装置、服务器及存储介质是由孙宝山;朱盼盼;瓮梓琰;毛艳丽;刘金泽;汤昊霖;张志宏;杜祎;王康宁设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量型实时目标检测方法、装置、服务器及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量型实时目标检测方法、装置、服务器及存储介质，所述方法包括：利用RT‑DETR模型骨干网络的基本卷积模块提取浅层图像特征；利用多尺度空洞卷积模块的轻量下采样子模块提取上下文特征并与局部特征融合；利用多尺度空洞卷积模块的多尺度扩张注意力子模块提取多尺度特征并融合，得到深层图像特征；利用混合编码器和解码器得到图像数据的目标检测结果。通过轻量下采样子模块和多尺度扩张注意力子模块改进BasicBlock模块，利用空洞卷积能不改变卷积核大小捕捉周围上下文语义信息代替原有方式，以及多尺度扩张注意力在不同尺度的稀疏性，减少了模型的参数量和计算量，使模型能部署在算力有限的设备上。

本发明授权轻量型实时目标检测方法、装置、服务器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种轻量型实时目标检测方法，其特征在于，包括： 将采集到的图像数据输入RT-DETR模型中，所述RT-DETR模型的骨干网络包括基本卷积模块和多尺度空洞卷积模块，所述多尺度空洞卷积模块包括轻量下采样子模块和多尺度扩张注意力子模块； 利用所述基本卷积模块对采集到的图像数据进行基础特征提取，得到浅层图像特征； 利用所述轻量下采样子模块对浅层图像特征进行空洞卷积提取上下文特征，将上下文特征与轻量下采样子模块对浅层图像进行标准卷积提取的局部特征进行特征融合，得到包含上下文的联合图像特征； 利用所述多尺度扩张注意力子模块分别以不同的扩张率对联合图像特征进行不同尺度的特征提取，并将不同尺度的特征进行特征融合，得到深层图像特征； 利用RT-DETR模型的混合编码器对深层图像特征进行特征融合，并利用RT-DETR模型的解码器进行目标特征识别，得到图像数据的目标检测结果； 所述利用所述轻量下采样子模块对浅层图像特征进行空洞卷积提取上下文特征，将上下文特征与轻量下采样子模块对浅层图像进行标准卷积提取的局部特征进行特征融合，得到包含上下文的联合图像特征，包括： 轻量下采样子模块对浅层图像特征进行标准卷积处理，得到细化局部特征，同时对浅层图像特征进行空洞卷积处理，得到周围上下文特征； 轻量下采样子模块对细化局部特征和周围上下文特征进行特征融合，得到融合特征； 轻量下采样子模块对融合特征进行关键信息强化，得到包含上下文的联合图像特征。

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