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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种基于自适应多尺度特征融合的自然场景文本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：CN117253236B 。

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：202311208412.X，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种基于自适应多尺度特征融合的自然场景文本检测方法是由王清阳;张良设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应多尺度特征融合的自然场景文本检测方法在说明书摘要公布了：一种基于自适应多尺度特征融合的自然场景文本检测方法。其包括选取公开数据集作为自然场景文本检测数据集，得到输入图像；构建自适应多尺度自然场景文本检测网络；将图像输入自适应多尺度自然场景文本检测网络；获得文本检测结果等步骤。本发明优点：空间选择性内核模块可避免引入过多无效特征信息而影响检测精度，丰富了特征提取网络的特征表达。利用坐标自适应融合模块CAFM对跨层级多尺度的特征进行自适应融合，缓解了特征金字塔内部的不一致性；同时也一定程度上避免了在计算特征融合权重时，因频繁上或下采样而造成的损失。该结构使得特征融合更充分，能得到更准确的文本检测头网络输入特征。

本发明授权一种基于自适应多尺度特征融合的自然场景文本检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应多尺度特征融合的自然场景文本检测方法，所述基于自适应多尺度特征融合的自然场景文本检测方法包括按顺序进行的下列步骤： 步骤1：选取公开数据集作为自然场景文本检测数据集，然后按比例分成训练集和验证集，之后将训练集中的自然场景文本图像进行预处理，得到输入图像； 步骤2：构建自适应多尺度自然场景文本检测网络M1，所述自适应多尺度自然场景文本检测网络M1包括特征提取网络、自适应多尺度特征融合网络和文本检测头网络； 步骤3：将步骤1中得到的输入图像输入步骤2中构建的自适应多尺度自然场景文本检测网络M1，计算网络损失函数并利用反向传播迭代网络训练参数至收敛，得到训练好的自适应多尺度自然场景文本检测网络M2； 步骤4：将步骤1获得的测试集中的自然场景文本图像输入到步骤2获得的训练好的自适应多尺度自然场景文本检测网络M2，采用像素聚合算法PA重构自然场景文本图像中每一条文本实例，将所有文本实例结合而获得文本检测结果； 其特征在于：在步骤2中，所述特征提取网络选用ResNet‑18作为骨干网络，用于提取五层大小为输入图像12、14、18、116、132的特征图C1、C2、C3、C4、C5，其对应的通道数依次为64,64,128,256,512；将特征图C1通过设计的空间选择性内核模块SSKM生成全新的特征图； 所述空间选择性内核模块SSKM使用非线性方法聚合来自多个不同大小卷积核的信息，以实现自适应感受野大小，其按顺序进行三项操作：分支、融合和权重选择；其中分支操作采用3×3和5×5的卷积核来生成不同感受野大小的路径；融合操作用于组合并聚合来自每个路径的信息，通过1×1卷积操作降低通道维度，以获得选择性空间权重的综合表示；权重选择操作通过卷积与Softmax聚合不同大小卷积核的空间特征映射，作为权重与对应路径相乘后相加，得到全新的特征图C′1。

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