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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于自适应智能匹配的宽视场高分辨多对象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：CN116229515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310204886.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于自适应智能匹配的宽视场高分辨多对象检测方法是由方璐;郭雨晨;林浩哲设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应智能匹配的宽视场高分辨多对象检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应智能匹配的宽视场高分辨多对象检测方法，该方法包括：获取包含行人的原始图像并构建目标检测网络模型；将原始图像输入至骨干网络进行特征提取得到深层语义特征；利用预设的增强方法对深层语义特征进行敏感度增强得到目标边界的特征增强结果；将特征增强结果分别输入至多个检测头，以基于表征的行人边界框进行关键点和回归集合的预测得到关键点预测结果和回归集合预测结果；其中，表征的行人边界框，包括利用行人边界框的左边界和上边界对行人左上角关键点进行边界定位，以及右边界和下边界对行人右下角关键点进边界定位。本发明可有效提升十亿像素宽视场高分辨图像中行人自动检测任务的精度。

本发明授权一种基于自适应智能匹配的宽视场高分辨多对象检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应智能匹配的宽视场高分辨多对象检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包含行人的原始图像并构建目标检测网络模型；其中，所述目标检测网络模型，包括骨干网络和多个检测头； 将所述原始图像输入至所述骨干网络进行特征提取得到深层语义特征； 利用预设的增强方法对所述深层语义特征进行敏感度增强得到目标边界的特征增强结果； 将所述特征增强结果分别输入至所述多个检测头，以基于表征的行人边界框进行关键点和回归集合的预测得到关键点预测结果和回归集合预测结果；其中，所述表征的行人边界框，包括利用行人边界框的左边界和上边界对行人左上角关键点进行边界定位，以及右边界和下边界对行人右下角关键点进边界定位； 所述基于表征的行人边界框进行关键点和回归集合的预测得到关键点预测结果和回归集合预测结果，包括：利用第一检测头预测行人边界框的左上角关键点的位置热力图和利用第三检测头预测行人边界框的右下角关键点的位置热力图以得到所述关键点预测结果；利用第二检测头回归对应左上角关键点的人体形状编码集合和利用第四检测头回归对应右下角关键点的人体形状编码集合以得到所述回归集合预测结果；热力图解码：利用sigmoid函数对位置热力图进行激活操作，激活后使用最大值池化对位置热力图进行处理，并获取每个位置热力图上置信度大于预设阈值的关键点，以得到多个左上角关键点和多个右下角关键点；以及，人体形状解码：将所述回归集合用指数函数映射到原空间，基于左上角关键点的回归集合的元素和对应的缩放因子计算当前集合回归元素的统计平均值，以解码得到左上角关键点对应的身体框的长和宽。

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