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龙图腾网获悉山东省人工智能研究院;青岛海尔智能技术研发有限公司;聊城大学东昌学院申请的专利基于改进特征融合的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：CN119360173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411739450.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于改进特征融合的目标检测方法是由高天雷;葛璐瑶;徐鹏摇;谢小云;魏诺;朱文印;张蕊;代传民设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进特征融合的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进特征融合的目标检测方法，属于计算机视觉领域。其包括以下步骤：获取person类图像数据，并对图像数据进行预处理，得到person类图像样本，然后划分为训练集和测试集；构建基于改进特征融合的目标检测模型，所述模型包括输入模块、多尺度特征融合模块以及目标检测模块，所述模型以ResNet网络作为基础网络；采用训练集中person类图像样本对基于改进特征融合的目标检测模型进行训练，并通过损失函数进行训练优化，得到训练好的模型；将测试集中person类图像样本输入训练好的模型，得到目标检测结果。本发明能够提升多尺度目标检测的精度与速度，为复杂背景、遮挡、多目标等实际应用场景中的目标检测提供参考方案。

本发明授权基于改进特征融合的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进特征融合的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取person类图像数据，并对图像数据进行预处理，得到person类图像样本，然后划分为训练集和测试集； S2.构建基于改进特征融合的目标检测模型，所述模型包括输入模块、多尺度特征融合模块以及目标检测模块，所述模型以ResNet网络作为基础网络； 所述多尺度特征融合模块具体为： 所述多尺度特征融合模块包括外层多尺度卷积特征融合和神经网络内层融合；所述外层多尺度卷积特征融合包括残差块和全连接层，所述神经网络内层融合为自注意力模块Self-attention；所述残差块包括三个卷积层、一个归一化层以及一个激活函数层，所述三个卷积层分别对应3×3的卷积核、5×5的卷积核以及7×7的卷积核；在多尺度特征融合模块中，训练集中person类图像样本经过输入模块得到的降维后的特征经过残差块进行处理，得到新的特征表示，，所述新的特征表示经过自注意力模块得到单一尺度融合特征，所述单一尺度融合特征经过全连接层进行融合，得到多尺度融合特征，公式表示如下： ， ， ， ， ， 其中，表示多尺度融合特征，表示多尺度特征融合模块，表示第个卷积核得到的单一尺度融合特征，表示第个卷积核映射时的可训练参数，表示第层的特征向量对第层特征向量的注意力权重，表示第j层的值向量，表示键的维度，表示自然指数函数，表示第j层的键向量，表示第层的查询向量和第层的键向量之间的相似性分数，、分别表示查询、键、值对应的可学习参数矩阵，、分别表示将特征向量通过线性变换映射到的查询、键和值空间，表示经过ResNet神经网络中第个卷积核的第层得到的新的特征表示； S3.采用训练集中person类图像样本对基于改进特征融合的目标检测模型进行训练，并通过损失函数进行训练优化，得到训练好的模型； S4.将测试集中person类图像样本输入训练好的模型，得到目标检测结果。

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山东省人工智能研究院;青岛海尔智能技术研发有限公司;聊城大学东昌学院，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19号；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”。