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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种遮挡条件下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：CN116563623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310503679.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种遮挡条件下的目标检测方法是由谢永强;孙方伟;李忠博;齐锦;梁进君;王真设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遮挡条件下的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种遮挡条件下的目标检测方法，涉及目标检测技术领域。本发明以提升遮挡情况下AI视觉算法的识别准确率为出发点，提出一种遮挡条件下的目标检测方法。输入某一个图片或者视频，经过预处理后输入目标检测框架，通过学习输入图像的遮挡模式，根据遮挡情况对特征信息分别从空间维度和通道维度进行差异化处理，该方法考虑到空间注意力和通道注意力之间的相关性，通过空间注意力匹配遮挡模式后，引导通道注意力对特征信息进行分解。通过在遮挡数据集上进行测试，取得了理想的结果。本发明覆盖面广，扩展性强，能够方便的集成到已有的目标检测算法框架中。

本发明授权一种遮挡条件下的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种遮挡条件下的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、调用输入模块采集图像数据，并对所述图像数据进行包括剪裁操作和放大操作的预处理，将经所述预处理后的图像数据作为目标检测图像，其中，所述输入模块为光学仪器设备； 步骤S2、调用基于卷积神经网络结构的特征提取模块从所述目标检测图像中提取出图像特征信息，所述特征提取模块包括骨干网络和可见区域增强网络； 步骤S3、调用检测网络模块基于所述图像特征信息确定预测信息，其中，所述检测网络模块的网络层根据经学习的参数确定预测框中的目标置信度，所述目标置信度高于阈值的目标为所述预测信息； 步骤S4、调用后处理模块从所述预测信息中筛选出每个目标的一个最优预测结果，并删除其他冗余预测结果； 步骤S5、调用输出模块对所述每个目标的一个最优预测结果进行标注，并进行输出； 在所述方法中： 所述目标检测图像的大小为C×H×W，其中，H×W为图像尺寸，C为图像通道数； 基于Resnet的所述骨干网络在对所述目标检测图像进行特征提取时，在每个卷积块后增加一个所述可见区域增强网络，所述可见区域增强网络由空间注意力网络和通道注意力网络两部分构成； 所述卷积块提取的特征信息图F作为所述可见区域增强网络的输入，所述可见区域增强网络基于所述特征信息图依次调用所述空间注意力网络计算所述空间注意力As，以及调用所述通道注意力网络计算所述通道注意力Ac； 重组后的特征信息图F''由所述特征信息图F、所述空间注意力As和所述通道注意力Ac进行计算后获得： F'＝F×As F''＝F'×Ac 其中，F'表示经过所述空间注意力网络后的特征信息。

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