中国科学院深圳先进技术研究院李攀获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于特征融合的小目标检测方法、装置、设备及存储介质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：CN114863196B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210543582.2，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权基于特征融合的小目标检测方法、装置、设备及存储介质是由李攀;张佳帅;张涌;宁立;许宜诚设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征融合的小目标检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合的小目标检测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：对预先获取到的低维的输入特征图进行尺寸变换，得到高维特征图；将高维特征图在通道域上按通道的权值共享融合高维的语义信息到空间域，并再次采样，得到重采样特征图；对输入特征图和重采样特征图进行融合，得到融合特征图；输入融合特征图至预先训练好的目标检测模型，得到小目标检测结果。本发明通过尺寸变换和重采样的方式，将低维的输入特征图与经过尺寸变换和重采样得到的高维特征图进行融合，有助于保留小目标物体的空间信息，从而挺高了目标检测模型对小目标物体检测和识别的准确性，而且处理的参数少，计算量小，处理效率更高。
本发明授权基于特征融合的小目标检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对预先获取到的低维的输入特征图进行尺寸变换，得到高维特征图； 将所述高维特征图在通道域上按通道的权值共享融合高维的语义信息到空间域，并再次采样，得到重采样特征图； 对所述输入特征图和所述重采样特征图进行融合，得到融合特征图； 输入所述融合特征图至预先训练好的目标检测模型，得到小目标检测结果；其中： 所述将所述高维特征图在通道域上按通道的权值共享融合高维的语义信息到空间域，并再次采样，得到重采样特征图，包括： 基于预设规则，根据所述高维特征图的通道数生成每个空间位置的重采样核； 将所述高维特征图的通道数划分为预设数量个分组； 将每个分组分别与对应空间位置的重采样核进行相乘后按空间域进行值的累加，得到待生成的重采样特征图的每个空间位置的参数值； 对所述每个空间位置的参数值进行二维展开，得到所述重采样特征图。
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