买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中南大学申请的专利小目标检测方法、装置及设备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：CN121236564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511800381.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权小目标检测方法、装置及设备是由陈再良;黄硕;沈海澜;张健设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本小目标检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提出一种小目标检测方法、装置及设备，基于YOLOv8模型训练得到小目标检测模型，在训练前，利用自适应数据增强策略，对原始图像进行增强处理，得到训练集，其中，自适应数据增强策略包括：基于类别增强系数的第一增强策略、基于尺度增强系数的第二增强策略，以及，基于难度评分的第三增强策略，所述难度评分包括：由所述类别增强系数定义的类别增强项以及由所述尺度增强系数定义的尺度增强项，这样，能动态平衡类别与尺度分布，有效提升了检测模型性能。

本发明授权小目标检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种小目标检测方法，其特征在于，包括： 获得待处理图像；以及， 利用训练好的小目标检测模型，对所述待处理图像进行处理，得到小目标检测结果， 所述小目标检测模型通过如下训练得到： 获得若干原始图像； 采用自适应数据增强策略，对所述原始图像进行增强处理，得到训练集，其中，所述自适应数据增强策略包括：基于类别增强系数的第一增强策略、基于尺度增强系数的第二增强策略，以及，基于难度评分的第三增强策略，所述难度评分包括：由所述类别增强系数定义的类别增强项以及由所述尺度增强系数定义的尺度增强项，所述类别增强系数通过类别样本数量定义，所述尺度增强系数通过目标面积定义；以及， 利用所述训练集，训练YOLOv8模型得到所述小目标检测模型， 所述YOLOv8模型包括：主干网络、颈部网络及检测头，所述主干网络及所述检测头的下采样层采用多尺度细节特征学习卷积，所述下采样层包括：以输入作为输出的第一分支、将输入进行特征重排列方法处理的第二分支，以及，将对输入进行细节特征提取的第三分支，所述第一分支、所述第二分支及所述第三分支的输出融合作为所述下采样层的输出， 所述小目标检测模型的检测头包括若干预测头，若干预测头中设置一浅层特征预测头， 所述浅层特征预测头之前设置一细节增强模块，所述细节增强模块用于：通过Laplacian算子和Sobel算子提取特征图的边缘与方向信息，并与原始特征进行加权融合， 所述细节增强模块的计算公式如下： 其中，F为细节增强前的原始特征，F’为细节增强后的特征，α、β均为超参数，E1为边缘特征，E2为方向特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。