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龙图腾网获悉东北大学申请的专利小目标检测方法、小目标检测系统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：CN116188929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310115681.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权小目标检测方法、小目标检测系统是由于瑞云;赵前程设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本小目标检测方法、小目标检测系统在说明书摘要公布了：本发明申请属于计算机技术领域，具体涉及一种小目标检测方法、小目标检测系统。其中的小目标检测方法包括：使用注意力机制调整相邻两层特征图中上层特征图的融合比例，得到融合特征图；基于所述融合特征图进行小目标检测，得到小目标检测结果。本申请的检测方法通过在特征融合的过程中使用注意力调整上层特征图的融合比例，筛选出适合小目标所在位置的语义特征，大幅提升了小目标检测的精度。

本发明授权小目标检测方法、小目标检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力自适应融合特征的小目标检测方法，其特征在于，小目标为分辨率小于32×32像素的目标， 该方法包括以下步骤： S1、获取待检测图像； S2、将所述待检测图像输入到预先训练好的小目标检测模型中，得到相应的小目标检测结果；其中，所述小目标检测模型包括用于提取多尺度特征图的主干网络模块、用于对多尺度特征图使用注意力机制调整相邻两层特征图中上层特征图的融合比例进行特征融合的特征融合模块、用于对融合特征图进行小目标检测的检测头模块； 特征融合模块对多尺度特征图使用注意力机制调整相邻两层特征图中上层特征图的融合比例进行特征融合，包括：将上层特征图通过线性插值进行上采样后，对上采样后的上层特征图添加注意力，得到添加注意力的上层特征图，将得到的添加注意力的上层特征图与通道匹配后的本层特征图进行相加融合，对相加融合的结果添加注意力，得到添加注意力后的融合特征图； 所述检测头模块对所述融合特征图进行检测的方法包括： 对所述融合特征图根据以下公式进行分类检测，得到每个空间位置处每个预测边界框的类别概率，在检测过程中通过感受野自适应选择模块将方形感受野扩充至方形感受野和长方形感受野： ； 对所述融合特征图根据以下公式进行回归检测，得到每个空间位置处各个参考锚框的偏移量以确定预测边界框位置： ； 其中，表示分类检测的预测结果，表示回归检测的预测结果，表示输入的特征图，表示3×3卷积核进行卷积处理，表示3×3卷积后接一个ReLU激活函数，RFASM表示感受野自适应选择模块。

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