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龙图腾网获悉杭州像素元科技有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络的高速公路小目标检测方法及装置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：CN115761401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211395529.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于卷积神经网络的高速公路小目标检测方法及装置是由产思贤;汪高健设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的高速公路小目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的高速公路小目标检测方法及装置，获取带有标注了的高速公路图像训练数据集，采用局部粘贴策略对图像训练数据集进行数据增强，输入到骨干网络进行训练，分别通过层注意力再融合特征和双分支预测得到结果，采用训练好的网络来检测待检测图像。本申请采用多模块的目标检测器来检测小目标，能够有效预测图像中的小目标。

本发明授权一种基于卷积神经网络的高速公路小目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的高速公路小目标检测方法，包括： 步骤1、获取带有标注了高速公路小目标检测框的图像训练数据集，对图像训练数据集进行数据增强，采用局部粘贴策略，直接对小目标进行裁剪，经过旋转、缩放、仿射操作之后，以小目标的中心，为坐标中心来划定区域，当以为母版经过随机变换的第个复制实例与小目标实例集合面积没有交集时,把通过泊松融合粘贴回原图中的划定区域，同时纳入到集合中； 步骤2、将图像训练数据集根据预设大小进行填充，输入到网络ResNet-50-FPN中，输出四种大小的特征图、、、； 步骤3、将特征图、、、通过层注意力进行特征再融合处理，得到特征图、、、，包括： 首先，将待融合的两层和对齐到统一大小之后拼接成，这里的是从FPN输出的第层，代表的下一层，特征图的大小为其一半，因此为了将它们对齐需要对进行上采样操作,这里采用双线性插值实现上采样，在对齐到同一大小后进行拼接得到，这里的和分别是特征图的高和宽，代表特征图的通道数； 随后对自适应2D平均池化，每通道得到一个的特征值，共有个这样的特征值，对这些值进行全连接操作得到两个层的权重，： 为了实现对拼接之后特征的降维并将权重重新分配给两个特征层，设置一个降维卷积，把权重乘上这个降维卷积，返回的参数再与拼接后的特征做矩阵乘法，最终输出，和融合前的大小一致： 步骤4、对特征图、、、做边框回归和类别分类预测操作，设计了双分支预测模块，该模块分为两个分支，分类头和回归头，首先对从上一步输出的特征用两个非参数共享的卷积和分别提取分类特征和回归特征； 之后在回归分支用卷积分别得到目标边界框预测和空间概率图，并同时学习边界框偏移量用于之后对边界框的可变卷积； 分类分支用全连接把的通道降维到，这里的就是已知类别数，就能得到对应当前区域特征所内包含的目标类别逻辑分数，把逻辑分数和之前得到的空间概率归一化后相乘得到最后的分类结果； 步骤5、计算边框损失、分类损失，进行反向传播来减少损失，同时更新网络参数； 步骤6、对于待检测的无标注且未经过增强的测试图像，执行步骤2到步骤4，得到检测结果。

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