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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于任务提示引导的多任务统一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：CN121861509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511091284.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于任务提示引导的多任务统一目标检测方法是由蒯杨柳;孙佳志;李冬冬设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于任务提示引导的多任务统一目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于任务提示引导的多任务统一目标检测方法，所述方法创新性地引入了可学习的任务令牌，每个输入模态分配一个唯一的任务标记作为标识符，在不修改网络架构的情况下实现任务动态适应，在单个模型中可以同时处理可见光、热红外和可见光‑热红外双模态目标检测任务。与传统多任务模型不同通过输入模态来区分任务，通过集成任务标记嵌入与像素级融合，实现了高效的跨模态处理。该框架最大限度地减少了计算冗余和资源浪费，为无人机多任务目标检测提供了高效、灵活和统一的解决方案。

本发明授权基于任务提示引导的多任务统一目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于任务提示引导的多任务统一目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理图像，所述待处理图像为：可见光图像、热红外图像或可见光和热红外双模态图像； 将所述待处理图像输入到模型输入层中，得到位置编码后的图像特征；所述模型输入层用于对所述待处理图像进行预处理、PatchEmbedding操作，然后对于单模态图像则直接进行位置编码，对于双模态图像则进行加权求和后再进行位置编码； 将位置编码后的特征和任务令牌输入到骨干网络中，得到最终编码特征；所述骨干网络为采用ViTDet检测算法中设置的视觉Transformer；所述骨干网络采用基于窗口多头注意力机制的编码器层对位置编码后的图像特征进行编码，采用基于全局多头注意力机制的编码层对编码结果中对应的图像块特征与任务令牌拼接后的结果进行编码，得到包含图像编码特征和任务令牌的最终编码特征；其中所述任务令牌是可学习的嵌入向量；每种类型的待处理图像对应一类目标检测任务，每类目标检测任务分配各自的任务令牌，所有任务令牌均采用与图像块嵌入相同的维度； 将所述最终编码特征分别进行上采样和下采样，得到四个不同尺度的特征图，将四个特征图输入到FPN中进行多尺度融合，生成特征金字塔； 将所述特征金字塔采用区域生成网络进行处理，得到候选区域； 将所述候选区域通过RoIAlign操作从特征金字塔中提取固定大小的特征，对提取的特征采用FastR-CNN检测头进行处理，得到目标分类和回归预测边界框。

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