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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;上海宇航系统工程研究所申请的专利基于深度学习的高分辨率图像中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：CN116977724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310914454.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的高分辨率图像中小目标检测方法是由刘延芳;佘佳宇;袁秋帆;齐乃明;周芮;杜德嵩;王旭;倪晨瑞;陈海鹏设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的高分辨率图像中小目标检测方法在说明书摘要公布了：基于深度学习的高分辨率图像中小目标检测方法，解决了目前采用深度学习在高分辨率图像中检测小目标时容易使目标信息大量丢失的问题，属于目标检测算法领域。本发明包括：将高分辨率图像均匀裁剪成多张小尺寸图像；随机不重复地从小尺寸图像中抽取一部分图像输入到目标检测网络中，输出目标检测结果，目标检测结果能够表示目标在小尺寸图像中的位置，并且能够表示出现在小尺寸图像中的部分目标占整个目标的比例；筛选目标检测结果，保留真正的目标并剔除重复的目标检测结果，并根据目标检测结果确定目标相对图像的位置；重复从小尺寸图像中抽取图像检测目标，直到检测到所有目标。

本发明授权基于深度学习的高分辨率图像中小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高分辨率图像中小目标检测方法，其特征在于，包括： S1、将高分辨率图像进行均匀裁剪，裁剪出Ns张小尺寸图像； S2、从Ns张小尺寸图像中抽取出部分数量的图像作为输入图像； S3、将输入图像分别输入到目标检测网络中，输出目标检测结果；所述目标检测网络采用深度学习网络实现；目标检测结果能够表示目标在小尺寸图像中的位置，并且能够表示出现在小尺寸图像中的部分目标占整个目标的比例； S4、筛选目标检测结果，保留真正的目标检测结果并剔除重复结果，并根据保留的目标检测结果确定目标相对图像的位置； S5、重复S2至S4，直到检测到所有目标； 目标检测网络输出的目标检测结果为: obs,ba＝[o1,o2,o3,o4]其中，o1＝max0,ls+ws‑la，o2＝max0,la+wa‑ls，o3＝max0,us+hs‑ua，o4＝max0,ua+ha‑us，bs＝[ls,us,ws,hs]为小尺寸图像在高分辨率图像中的位置和宽度，ls、us分别为小尺寸图像在高分辨率图像中左上角点位置横纵坐标，ws、hs分别为小尺寸图像的宽和高，ba＝[la,ua,wa,ha]为目标在高分辨率图像中的位置和宽度，la、ua为目标在高分辨率图像中左上角点位置横纵坐标，wa、ha分别为目标的宽和高； S4中，筛选目标检测结果的方法包括： S41、删除k＝1,2,3,4的目标检测结果，其中为阈值； S42、删除o1+o2＜ws+wmin，o3+o4＜hs+hmin，o1+o2＞ws+wmax，o3+o4＞hs+hmax的目标检测结果,其中，wmin,hmin,wmax,hmax分别为目标宽、高的最小值和最大值； S43、删除的目标检测结果，其中Abs,ba＝minm＝1,2om·minn＝3,4on为目标检测结果中目标和小尺寸图像的重叠面积，为面积阈值； S4中，根据保留的目标检测结果确定目标相对图像的位置： 目标相对图像的位置ba＝[la,ua,wa,ha]，其中la＝ls+ws‑o1，ua＝us+hs‑o3，wa＝o1+o2‑ws，ha＝o3+o4‑hs。

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业大学;上海宇航系统工程研究所，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。

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