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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利基于伪标签改进的弱监督RT-DETR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：CN121661428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610173173.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于伪标签改进的弱监督RT-DETR目标检测方法是由肖业伟;徐飞彪;郭雪峰;李信;方典;王江南设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于伪标签改进的弱监督RT-DETR目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及实时目标检测技术领域，公开了基于伪标签改进的弱监督RT‑DETR目标检测方法。该方法对数据集进行弱监督标注生成伪标签并增强，构建了包含轻量化主干网络、伪标签引导的跨尺度交互模块及具备伪标签位置约束机制解码器的改进模型。采用迭代伪标签更新策略端到端训练模型。伪标签引导的跨尺度交互模块利用伪标签信息动态调制特征融合过程，增强了模型对多尺度目标的特征判别能力。具备伪标签位置约束机制的解码器将伪标签的几何先验作为软约束引入查询优化，提升了弱监督下模型定位的准确性与训练稳定性，降低了对精确标注数据的依赖。

本发明授权基于伪标签改进的弱监督RT-DETR目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于伪标签改进的弱监督RT-DETR目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含图像数据的开源数据集，对所述开源数据集进行弱监督标注处理，生成初始伪标签，并对所述图像数据及初始伪标签执行数据增强操作，获得增强后的训练图像数据及对应的增强伪标签； 构建改进的RT-DETR模型架构，所述改进的RT-DETR模型架构包括轻量化主干网络、伪标签引导的跨尺度交互模块和具备伪标签位置约束机制的解码器,包括： 构建轻量化主干网络作为特征提取器，用于对输入图像进行多尺度特征提取，输出多尺度特征图； 在所述轻量化主干网络输出的多尺度特征图后连接伪标签引导的跨尺度交互模块，所述伪标签引导的跨尺度交互模块利用输入的多尺度特征图以及当前训练迭代中使用的增强伪标签，计算跨尺度特征融合权重，生成融合后的多尺度交互特征图； 构建具备伪标签位置约束机制的解码器，所述解码器接收所述融合后的多尺度交互特征图，并在其注意力计算过程中融入所述增强伪标签的空间位置信息，生成解码后的目标查询特征； 将所述增强后的训练图像数据及对应的增强伪标签输入所述改进的RT-DETR模型架构，采用迭代式伪标签更新策略对所述改进的RT-DETR模型架构进行端到端训练，并在训练过程中实时控制前向与后向传播的计算量，获得训练完成的改进RT-DETR目标检测模型； 将待检测图像输入所述训练完成的改进RT-DETR目标检测模型，获得目标检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘潭大学，其通讯地址为：411105 湖南省湘潭市西郊；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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