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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于中心环绕机制的小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：CN116229228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202310234913.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于中心环绕机制的小目标检测方法是由武欣荣;王凡;胡小鹏设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于中心环绕机制的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于中心环绕机制的小目标检测方法，属于计算机视觉与图像处理技术领域。针对小目标的特征缺失问题，本发明直接从当前尺度提取目标的上下文特征，并设计自适应的目标特征和上下文特征融合方法，对目标特征弱的部分进行额外的上下文特征增强。针对小目标尺度跨度大的问题，本发明在原有检测步长范围的基础上，提高模型的检测步长粒度，并采用双路并行的方式，提高细粒度检测头的推理速度。本发明利用基于中心环绕机制的上下文特征融合和双路并行的模型结构，在保持原有推理速度的条件下，有效提高小目标检测准确性。

本发明授权基于中心环绕机制的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于中心环绕机制的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步，构建主干网络，在不同的尺度提取图像特征； 构建主干网络提取5个不同尺度的图像特征，主干网络由1个聚焦模块和6个下采样模块DS组成；聚焦模块是1个6×6卷积块；6个下采样模块中，三个为2倍下采样模块，另三个为3倍下采样模块；聚焦模块与三个2倍下采样模块按顺序串联，3倍下采样模块的输入为对应顺序的2倍下采样模块输出；各模块的输出特征的计算方法如下： 其中，Fsx表示步长为s的输出特征，DSk表示下标为k的下采样模块，k是下采样模块编号，Focusx为聚焦模块的输出特征；根据输出步长，k＝2,3,4,5,6所对应的DSk模块推理结果将输出至下一层，进行多尺度的特征融合； 第二步，构建多尺度特征融合模块，实现不同尺度的特征融合； 将不同下采样率的图像特征根据下采样模块的倍数分为两组，第一组为2倍下采样模块产生的特征，第二组为3倍下采样模块产生的特征；每组利用第一步获得的不同下采样率特征，建立特征金字塔结构，下采样率越小，所处的层数越深，在结构中先执行自底向上的特征融合，即深层特征经过2倍上采样与浅层特征拼接，再执行自顶向下的特征融合，即浅层特征经过2倍下采样与深层特征拼接，拼接完成后，输出特征； 特征金字塔建立完成后，将特征输出，进行上下文特征增强； 第三步，构建基于中心环绕机制的上下文特征提取模块，从当前尺度提取目标的上下文特征； 基于中心环绕机制的上下文特征提取模块称为Hole模块，直接从当前尺度提取目标的上下文信息；Hole模块由4个1×1卷积、3个空洞卷积、1个特征拼接模块和1个特征融合模块组成； 输入特征x首先进入两个不同的1×1卷积，分别提取特征f1x和f2x，f1x作为空洞卷积的输入，提取上下文特征信息；f2x传递至模块的尾部进行融合，特征的计算方法如下： f1x＝Conv1×1x3 f2x＝Conv1×1x4 其中，x是第二步中的输出特征，f1x和f2x为卷积输出，Conv1×1为卷积核1×1且步长为1的卷积； 3个空洞卷积依次串联，对上下文特征信息进行进一步提取，并将提取的特征进行拼接，空洞卷积提取的特征Fcontextx的计算方法如下： Fcontextx＝ConcatDConvif1x，i＝1，2，35 其中，f1x为公式3提取的特征，DConvi为空洞卷积，i为不同空洞卷积的标志，Concat为特征拼接模块，在通道尺度进行特征拼接； 拼接后的特征需要输入至两个不同的1×1卷积块，产生上下文特征和偏置特征，传递至模块的尾部进行融合，上下文特征和偏置特征的计算方法如下： w，Wbias＝Conv1×1Fcontextx6 其中，w和wbias分别为上下文特征和偏置特征，Conv1×1为卷积核1×1且步长为1的卷积，Fcontextx为公式5中提取的特征； 特征融合模块对目标特征、上下文特征和偏置特征进行融合；在融合过程中，偏置特征用于在目标原始特征弱时对其进行增强，采用指数函数自适应评估目标的特征强度；特征融合模块的计算方法如下： 其中，Fx为Hole模块的最终输出特征； 第四步，构建目标检测头模块，将多尺度的特征变换为目标类别和目标位置； 目标检测头采用1×1的卷积，将特征的通道数降至1+4+类别数，其中，第1个通道代表该位置是否存在物体，第2至5个通道为小目标的位置信息，包含目标中心点的横轴、纵轴、目标宽度和目标高度，剩余通道数为训练数据中包含的目标类别数，每个位置代表一个类别，用于表示检测到的目标所属的类别。

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