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龙图腾网获悉福州复眼数字技术有限公司申请的专利基于迁移学习的高效寄递包裹智能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：CN121121316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511649280.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于迁移学习的高效寄递包裹智能检测方法是由郑柳芳;李智蔚;吴兆升设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的高效寄递包裹智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及寄递智能检测技术领域，公开了基于迁移学习的高效寄递包裹智能检测方法。该方法获取目标寄递场景的包裹图像数据集，基于预设迁移学习框架从跨域包裹图像源中筛选相关源域包裹图像；对源域包裹图像进行特征解耦，分离出表面纹理特征、几何结构特征及运动模糊特征，形成多个解耦特征图谱；根据目标场景数据集构建场景适配的迁移学习约束条件，利用该约束条件对解耦特征图谱进行域适应变换，生成目标域适配特征图谱；将目标域适配特征图谱输入多分支交互网络进行特征交互学习，获得融合多维度特性的退化特征图；最后通过预设包裹状态分类器对退化特征图进行状态识别，输出检测结果。

本发明授权基于迁移学习的高效寄递包裹智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的高效寄递包裹智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标寄递场景的包裹图像数据集，基于预设的迁移学习框架，从跨域包裹图像源中筛选与所述目标寄递场景相关的源域包裹图像； 构建基于对抗生成机制的特征解耦网络，所述特征解耦网络包含共享编码器及多个独立解码器； 利用所述共享编码器对所述源域包裹图像进行深层特征提取，生成共享特征编码； 将所述共享特征编码分别输入第一独立解码器、第二独立解码器及第三独立解码器； 通过所述第一独立解码器重构包裹表面纹理特征，通过所述第二独立解码器重构几何结构特征，通过所述第三独立解码器重构运动模糊特征； 基于所述包裹表面纹理特征生成第一解耦特征图谱，基于所述几何结构特征生成第二解耦特征图谱，基于所述运动模糊特征生成第三解耦特征图谱； 根据所述目标寄递场景的包裹图像数据集，构建场景适配的迁移学习约束条件，利用所述迁移学习约束条件对所述多个解耦特征图谱进行域适应变换，生成多个目标域适配特征图谱； 配置具有空间注意力机制的多分支交互网络，所述多分支交互网络包含第一特征处理分支、第二特征处理分支及第三特征处理分支； 将第一目标域适配特征图谱输入第一特征处理分支进行纹理特征强化处理，生成纹理强化特征图； 将第二目标域适配特征图谱输入第二特征处理分支进行几何特征拓扑处理，生成结构拓扑特征图； 将第三目标域适配特征图谱输入第三特征处理分支进行运动特征补偿处理，生成运动补偿特征图； 计算所述纹理强化特征图与所述结构拓扑特征图之间的第一特征响应关联度； 计算所述结构拓扑特征图与所述运动补偿特征图之间的第二特征响应关联度； 根据所述第一特征响应关联度生成纹理结构融合权重矩阵，根据所述第二特征响应关联度生成结构运动融合权重矩阵； 采用所述纹理结构融合权重矩阵对所述纹理强化特征图与所述结构拓扑特征图进行加权融合，生成初级融合特征图； 采用所述结构运动融合权重矩阵对所述初级融合特征图与所述运动补偿特征图进行二次融合，生成退化特征图； 利用预设的包裹状态分类器对所述退化特征图进行状态识别，输出寄递包裹的智能检测结果。

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