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龙图腾网获悉北京大象科技有限公司申请的专利一种站台小目标检测方法、模型构建方法及相关产品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：CN120375297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510876764.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种站台小目标检测方法、模型构建方法及相关产品是由杜恒;仓怀明;周旭;胡巍巍;陈洪日设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种站台小目标检测方法、模型构建方法及相关产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种站台小目标检测方法、模型构建方法及相关产品，涉及智能感知技术领域。该模型构建方法包括：将样本图像输入前景特征增强网络，前景特征增强网络对前景区域像素进行分辨率的增强，获得经训练的前景特征增强网络；将时序样本图像输入细节特征融合网络，细节特征融合网络融合小目标在不同时间帧图像中的特征以对目标区域进行细节增强，获得经训练的细节特征融合网络；将时序样本图像依次输入经训练的前景特征增强网络以及经训练的细节特征融合网络，输出图像输入至目标定位分类网络，目标定位分类网络对图像中的目标进行分类与定位，获得经训练的目标定位分类网络。本发明实现了对复杂背景下小目标的有效检测。

本发明授权一种站台小目标检测方法、模型构建方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种站台小目标检测模型构建方法，其特征在于，包括： 将样本图像输入前景特征增强网络，所述前景特征增强网络对前景区域像素进行分辨率的增强，经多次迭代后，获得经训练的前景特征增强网络；所述样本图像为包含小目标的站台场景图像，所述前景区域为包含小目标的目标区域，所述小目标为尺寸小于设定值的目标； 将时序样本图像输入细节特征融合网络，所述细节特征融合网络包括：第二主干特征提取网络、特征预处理模块、采样时间步调整模块、特征注入模块，所述细节特征融合网络融合小目标在不同时间帧图像中的特征以对目标区域进行细节增强，包括： 所述特征预处理模块对所述第二主干特征提取网络的输出图像进行潜在特征捕捉； 所述采样时间步调整模块基于对潜在特征的量化评估，采用动态时间步采样策略增大背景区域的采样时间步长度，减小前景区域中的采样时间步长度； 所述采样时间步调整模块采用多指标潜在熵模块对当前时间步的潜在特征质量进行多维量化，采用动态信息增益计算模块捕捉不同时间步的生成效果增益或退化趋势，以对潜在特征进行量化评估； 利用所述特征注入模块实现动态时间步优化后的特征与原始图像特征的逐步融合，并根据当前时间步的潜在特征与所述原始图像特征之间的匹配程度，动态调节特征注入强度，对所述小目标的目标区域的细节进行增强； 经多次迭代后，获得经训练的细节特征融合网络，所述细节特征融合网络在训练时的损失函数由定位损失和分类损失共同构成；所述时序样本图像为按时序排列的多个样本图像构成； 将时序样本图像依次输入经训练的前景特征增强网络以及经训练的细节特征融合网络，并将获得的输出图像输入至目标定位分类网络，目标定位分类网络对图像中的小目标进行分类与定位，若未达标，采用对齐与正则化策略优化结果，并结合多时间帧信息平滑检测框，通过多次迭代，获得经训练的目标定位分类网络； 其中，所述经训练的前景特征增强网络、所述经训练的细节特征融合网络以及所述经训练的目标定位分类网络构成所述站台小目标检测模型。

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