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龙图腾网获悉江苏安自达科技有限公司申请的专利面向自动驾驶场景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：CN119723047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411794510.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权面向自动驾驶场景的小目标检测方法是由徐伟凡;邓海设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向自动驾驶场景的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习的目标检测技术领域，具体涉及一种面向自动驾驶场景的小目标检测方法，本发明创新采用了改进的结构设计，通过双向特征融合模块，使高层语义信息和低层特征信息更好的融合，同时采用了可学习的anchor策略，通过随机初始化的anchor尺寸和大小，在训练阶段根据误差损失去学习anchor尺寸和大小，相比传统的人工设计的anchor超参，本方法更具有泛化性，通过实验证明采用更少的anchor数目能达到较好性能的同时，在小目标检测的性能指标APs上也有所提升，更少的anchor也降低了算法的计算量，提升了检测速度。

本发明授权面向自动驾驶场景的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.面向自动驾驶场景的小目标检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：Step0：检测方法的初始化：包括网络的初始化和图像的预处理，其中，对anchor的尺寸和大小采用可学习的策略，在初始阶段对其进行随机设置，通过网络去学习anchor的尺寸和大小；图像预处理部分，在训练阶段，主要包括对图像采用随机缩放、颜色抖动、归一化处理；Step1：输入为图像数据，对预处理后的图像进行特征提取，分别得到8、16和32倍下采样后的特征图C3、C4和C5；Step2：采用改进的特征融合模块，对C3、C4和C5的特征进行双向的特征融合，得到F3、F4和F5，其中，对F5特征图再进行两次下采样操作，进一步提取图像特征得到F6和F7；Step3：通过共享的解耦预测分支，在F3、F4、F5、F6和F7特征图上进行预测，得到目标的类别和位置信息预测；Step4：正负样本分配：通过计算预测和anchor的交并比IoU，当IoU大于0.5时，预测为正样本；当IoU小于0.4时，预测为负样本；当IoU为中间值时，预测为忽略样本，不计算损失；Step5：计算损失：通过计算预测目标和真实值的损失，损失包括类别损失和坐标损失，其中类别损失采用Focalloss计算，计算公式如1-1所示，坐标损失采用GeneralizedIoU，计算公式如1-2所示， 其中α和γ为平衡因子，pt为类别预测概率，AC为最小包围目标框和预测框的矩形框面积，U为目标框和预测框的重叠部分面积；Step6：更新网络参数：根据误差，通过梯度反向传播，学习和调整网络权重参数，包括anchor的尺寸和大小。

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