中國科學院深圳先進技術研究院李攀獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利基于特征融合的小目標檢測方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114863196B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210543582.2，技術領域涉及：G06V10/771；該發明授權基于特征融合的小目標檢測方法、裝置、設備及存儲介質是由李攀;張佳帥;張涌;寧立;許宜誠設計研發完成，并于2022-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于特征融合的小目標檢測方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于特征融合的小目標檢測方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：對預先獲取到的低維的輸入特征圖進行尺寸變換，得到高維特征圖；將高維特征圖在通道域上按通道的權值共享融合高維的語義信息到空間域，并再次采樣，得到重采樣特征圖；對輸入特征圖和重采樣特征圖進行融合，得到融合特征圖；輸入融合特征圖至預先訓練好的目標檢測模型，得到小目標檢測結果。本發明通過尺寸變換和重采樣的方式，將低維的輸入特征圖與經過尺寸變換和重采樣得到的高維特征圖進行融合，有助于保留小目標物體的空間信息，從而挺高了目標檢測模型對小目標物體檢測和識別的準確性，而且處理的參數少，計算量小，處理效率更高。
本發明授權基于特征融合的小目標檢測方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于特征融合的小目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 對預先獲取到的低維的輸入特征圖進行尺寸變換，得到高維特征圖； 將所述高維特征圖在通道域上按通道的權值共享融合高維的語義信息到空間域，并再次采樣，得到重采樣特征圖； 對所述輸入特征圖和所述重采樣特征圖進行融合，得到融合特征圖； 輸入所述融合特征圖至預先訓練好的目標檢測模型，得到小目標檢測結果；其中： 所述將所述高維特征圖在通道域上按通道的權值共享融合高維的語義信息到空間域，并再次采樣，得到重采樣特征圖，包括： 基于預設規則，根據所述高維特征圖的通道數生成每個空間位置的重采樣核； 將所述高維特征圖的通道數劃分為預設數量個分組； 將每個分組分別與對應空間位置的重采樣核進行相乘后按空間域進行值的累加，得到待生成的重采樣特征圖的每個空間位置的參數值； 對所述每個空間位置的參數值進行二維展開，得到所述重采樣特征圖。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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