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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于改进YOLOv7的全景图像目标检测方法及系统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：CN116665007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310391983.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进YOLOv7的全景图像目标检测方法及系统是由周文涛;蔡成涛;丁屹东;刘浩岩;王一帆设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv7的全景图像目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于改进YOLOv7的全景图像目标检测方法及系统，方法包括以下步骤：采集真实全景视频图像，得到图像数据集；对所述图像数据集进行特征标注，构建目标检测数据集；改进YOLOv7网络，构建初始模型；基于所述目标检测数据集对所述初始模型进行训练，得到全景图像目标检测模型；基于所述全景图像目标检测模型进行目标检测。本申请能够解决针对全景图像特征研究，缺少数据的问题；还能解决针对全景图像中目标过小，检测不准的问题。

本发明授权基于改进YOLOv7的全景图像目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv7的全景图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集真实全景视频图像，得到图像数据集； 对所述图像数据集进行特征标注，构建目标检测数据集； 改进YOLOv7网络，构建初始模型； 基于所述目标检测数据集对所述初始模型进行训练，得到全景图像目标检测模型； 基于所述全景图像目标检测模型进行目标检测； 所述YOLOv7网络的改进方法包括： 在主干网络中添加第一ECA注意力模块和ViT模块； 在颈部网络中添加第二ECA注意力模块； 在头部网络添加小目标检测层； ECA注意力模块，对主输入边通过平均池化得到每个通道特征值，通道特征值使用1×1卷积核实现特征向量间的通道权值，经历sigmoid激活函数得到特征图通道权值，与模块输入特征图做乘法得到ECA模块输出特征图，结构图中GAP为全局平均池化操作，K为一维卷积操作卷积核大小，公式如下： 公式中：为ECA模块的输出特征图，Y为ECA模块的输入特征图，sigmoid为激活操作，Conv1为1维卷积操作，AvgPool为全局平均池化操作； 主干网络包含CBS结构、E-ELAN结构、MP1结构、ViT结构；其中CBS结构由卷积模块，归一化模块，SiLU激活函数构成；E-ELAN结构为在YOLOv7中原ELAN结构基础上,在输入增加ECA注意力模块；MP1结构由最大池化模块和步长为2的卷积，两种下采样方式重组构成，在不破会结构情况下增强网络学习能力； 颈部网络包含FPN结构、PAN结构、MP2结构、E-ELAH-H结构和SPPCCSPC结构；其中FPN结构是自上向下特征金字塔，利用上采用方式提高小目标检测能力，PAN自下向上特征金字塔，利用下层信息传递给上层，提高对遮挡目标检测能力，E-ELAN-H结构为在YOLOv7中原ELAN-H结构基础上，在输入增加ECA注意力模块，SPPCCSPC结构输入特征图通过三次CBS操作，三个最大池化操作使用concat操作结合，再经过两次CBS操作，与输入使用concat操作结合，该模块是YOLOv7原有模块； 头部网络，YOLOv7框架将原图像在送到特征检测网络前经过8倍、16倍、32倍下采样，得到20×20大目标检测特征图、40×40中目标特征检测图、80×80小目标特征检测图；在目标检测算法中认为深层卷积虽具有丰富语义信息，但位置信息较少且部分小目标信息丢失；根据全景图像目标多为小目标特点，在原算法基础上增加一个新的尺度特征图，原图像经过4倍、8倍、16倍、32倍下采样，得到20×20大目标检测特征图、40×40中目标特征检测图、80×80小目标特征检测图、160×160小目标特征检测图，再送入检测网络中； 所述特征标注的方法包括： 对目标位置标签进行分类； 将所述目标位置标签的格式设置为中心点加高宽的YOLO格式标签； 基于目标位置标签对所述图像数据集进行目标标注，得到目标检测数据集； 所述训练的方法包括： 设置网络训练的配置文件，并设置网络训练的环境； 将所述目标检测数据集按照预设比例划分为训练集和测试集； 基于所述训练集对所述初始模型进行训练，得到训练后模型； 基于所述测试集对所述训练后模型进行测试，并通过目标检测评价指标进行验证，得到所述全景图像目标检测模型。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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”。