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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于图像划分的小目标检测和训练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：CN116403130B 。

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：202310354849.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于图像划分的小目标检测和训练方法是由宋勇;杨金琦;杨昕;周雅;赵晨阳设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像划分的小目标检测和训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于图像划分的小目标检测和训练方法，属于计算机视觉技术领域。本发明通过强化图像拼接，完全破坏图片的语义特征，增加有效目标数量，提高背景的复杂性；利用改进后的拷贝粘贴的数据增强方式，模拟现实场景中具有挑战性的场景，提高检测器的检测精度。使用混合数据策略的划分检测方法，避免目标截断的同时能够处理所有尺度的目标；采用随机在线相对定目标裁剪的方式构建有效的训练子块，再通过尺度筛选对目标进行分配，根据不同的目标特点选择全局检测或局部检测，能够获得最优的预测结果且保持尺度不变。本发明适用于无人机航拍、交通管理等视觉技术领域，提高无人机应用场景下小目标检测的精度和效率。

本发明授权一种基于图像划分的小目标检测和训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像划分的小目标检测和训练方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤1：图像划分检测框架，将输入图像划分为小块，同时保持划分框的长宽比与原图一致； 步骤1的实现方法为， 原图的长宽分别为A、B，比例系数为ψ，ψ∈0,1]，则每一个划分后的子块的长宽分别为a＝ψA、b＝ψB；在相同的输入尺寸下，子块上目标的相对比例增加为1ψ-1，即将输入图像放大了1ψ倍；N为沿轴的采样数N1，总块数为N，输入图像数量则等于N+1；因此，两个连续子块之间的重叠为即对于最大相对尺度低于L的任何目标，无论其位于图像上的任何位置，都必须存在至少一个子块，在该子块中该目标能够被完全包含且没有任何截断；因此，子块之间的间隔为 步骤2：设置相对尺度阈值δ和δ，其中δ,δ∈0,1，对目标进行尺寸筛选，以区别目标属于微小目标、中型目标还是大型目标； 步骤3：在训练中，通过控制图像块的长宽，使之能够灵活拼接成新的图像，拼接方式以完全破坏语义信息为目的，同时保持拼接后的图像与初始图片的比例不变，进行图像拼接强化； 步骤3的实现方法为， 步骤3.1：定义基本的组合单元为沿水平或垂直两个方向拼接的两个图像块，即两个长宽分别为a×b2或a2×b的块，生成a×b的标准补丁；然后进一步得到三个补丁的组合：先沿垂直方向拼接两个a2×b2的补丁，然后沿水平方向拼接a2×b的补丁；同样，四个宽度为a2×b2的补丁进行三次拼接能够得到a×b的图像； 步骤3.2：除了步骤3.1中普通的图像拼接以外，定义两种强化的拼接方式，分别为补丁嵌入、三角拼接； 补丁嵌入的具体操作方式如下：首先裁剪一个a×b的标准补丁以及一个较小的长宽为ρ1a×ρ2b的补丁，其中ρ为均匀分布U0.3,0.6的采样因子，然后将较小的补丁随机放置在标准补丁上； 三角拼接的具体操作方式如下：首先裁剪两个标准补丁并将它们填充到相同大小的方阵中，然后沿主对角线或反对角线生成上三角矩阵和下三角矩阵作为补丁的掩体，经过矩阵计算之后就得到了两个三角形的补丁组合； 步骤4：进行拷贝粘贴强化，其中粘贴的对象与原始图像具有相同类别和相似的背景，用以模拟城市中重叠的密集目标； 步骤4的实现方法为， 首先在拼接图像补丁或原始图像中随机挑选一个目标对象作为拷贝的原型，然后在该对象周围随机放置来自其他图像或原始图像中的同类别的目标物体，其中允许粘贴的对象有轻微重叠部分；此外，其他类别的目标对象也会被选为粘贴的原型以增强模拟的真实性； 在上述常规方法的基础上，定义两种强化后的拷贝粘贴方式，第一种是选取几个目标对象分别作为拷贝的原型，在其周围进行粘贴，得到几个相对独立的集群；第二种方式是先挑选一个对象作为原型，在经过随机粘贴操作后，从生成的集群中选取新的原型并再次进行随机粘贴操作，重复所述过程直至获得一个巨大的集群；此外，在选择粘贴对象时，适当增加罕见类别的出现概率，以解决目标类别比例差距过大的问题； 步骤5：基于相对定目标裁剪的局部-全局混合数据训练,得到目标检测模型； 步骤6：将子块调整大小并进行填充后，与原图组成小批量张量用于并行推理；然后通过缩放并加上位置偏差εi，将子块上的预测框转换成绝对坐标，使之能同时进行预测和非极大值抑制操作。

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