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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利图像目标检测方法、装置、设备和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：CN115346115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210897001.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权图像目标检测方法、装置、设备和存储介质是由李岩山;刘文军;罗文寒;王磊设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像目标检测方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供图像目标检测方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。图像目标检测方法通过获取待检测图像，利用编码模块对待检测图像进行特征提取得到至少一个编码特征图；利用解码模块对至少一个编码特征图进行密集连接得到解码特征图；利用特征增强模型对解码特征图进行特征金字塔变换得到增强特征图；利用检测头预测模型对增强特征图进行预测得到目标检测结果。本实施例利用编解码模块对待检测图像的编码特征图进行密集连接得到解码特征图，增强特征提取能力，利用特征金字塔变换对解码特征图进行特征增强，有效提升后续检测头预测模型对多尺度目标的检测能力，提高SAR目标图像检测算法的检测性能，缓解运算能力紧张问题。

本发明授权图像目标检测方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像并将所述待检测图像输入训练好的图像检测模型，所述图像检测模型包括：特征提取模型、特征增强模型和检测头预测模型，所述特征提取模型包括：编码模块和解码模块； 利用所述编码模块对所述待检测图像进行特征提取得到至少一个编码特征图，至少一个所述编码特征图包括：第一编码特征图、第二编码特征图、第三编码特征图和第四编码特征图； 利用所述解码模块对至少一个所述编码特征图进行密集连接得到解码特征图； 利用所述特征增强模型对所述解码特征图进行特征金字塔变换得到增强特征图； 利用所述检测头预测模型对所述增强特征图进行预测得到目标检测结果； 所述利用所述解码模块对至少一个所述编码特征图进行密集连接得到解码特征图，包括： 根据所述第一编码特征图的维度，对所述第一编码特征图进行下采样，得到第一下采样结果；对所述第二编码特征图进行下采样，得到第二下采样结果；对所述第四编码特征图进行反卷积，得到第四反卷积结果；利用预设第一权重参数集中各权重参数分别于与对应的所述第一下采样结果、所述第三编码特征图、所述第二下采样结果和所述第四反卷积结果相乘后相加，得到第一解码特征图； 根据第二解码特征图的维度，对所述第一解码特征图进行反卷积，得到第一反卷积结果；对所述第三编码特征图进行上采样，得到第三上采样结果；利用预设第二权重参数集中各权重参数分别与对应的所述第一反卷积结果、所述第二编码特征图、所述第一下采样结果和所述第三上采样结果相乘后相加，得到第二解码特征图； 根据所述编码特征图的维度，对所述第二解码特征图进行反卷积，得到第二反卷积结果；对所述第二编码特征图进行上采样，得到第二上采样结果；利用预设第三权重参数集中各权重参数分别与对应的所述第二反卷积结果、所述第一编码特征图、所述第二上采样结果和所述第三上采样结果相乘后相加，得到所述解码特征图。

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