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！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于改进SSD网络的针对小目标的目标检测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：CN115841611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211576273.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进SSD网络的针对小目标的目标检测方法是由郑宏维;肖南峰设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SSD网络的针对小目标的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进SSD网络的针对小目标的目标检测方法，该方法将原始SSD网络的backbone改为有利于小目标物体特征提取的ResNet‑101；引入Attention模块、FTT模块和特征融合模块；对SSD网络结构进行修改并训练。本发明引入了超分辨率复原的FTT模块、Attention模块、特征融合模块，有效地利用了多尺度的特征融合，有助于提高针对小目标物体的识别准确率。除此之外还将最后一个特征层conv11_2抛弃，更好地针对小目标物体识别。本发明创新地改造了SSD网络，使得改进后的SSD网络对小目标物体的识别精度更高，具有实际推广价值与应用价值。

本发明授权基于改进SSD网络的针对小目标的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进SSD网络的针对小目标的目标检测方法，其特征在于，该改进SSD网络是对原SSD网络进行了四部分改进，第一部分是构建了用于超分辨率还原的FTT模块并融合进SSD网络中，以提高特征层的分辨率大小；第二部分是构建了Attention模块来增加网络的特征提取能力；第三部分是使用了特征融合模块来增加网络多尺度信息融合能力，将经过Attention模块和FTT模块处理后的输出进行特征融合；第四部分是对原SSD网络结构的改进，具体是将SSD网络所用的backbone网络更改为ResNet-101，以更好地提取小目标特征，除此之外还将SSD网络所提取的最后一个特征层抛弃，这是因为最后一个特征层分辨率很小，不包含小目标物体信息，还会提供错误位置信息； 该目标检测方法的具体实施步骤如下： 1收集图像进行物体标注，建立数据集，将数据集分为训练集、测试集、验证集，最后将数据集转换为XML格式； 2构建SSD网络及其所需的Attention模块、FTT模块和特征融合模块，修改SSD网络结构，将其backbone网络更改为ResNet-101，再将构建的Attention模块、FTT模块和特征融合模块融入修改结构后的SSD网络，同时将SSD网络的最后一个特征层conv11_2抛弃，得到最终的SSD网络，即改进SSD网络； 3使用训练集和验证集对改进SSD网络进行训练和验证，迭代进行至验证集的总损失达到最小的状态，得到经训练和验证后的最优网络； 4将测试集中的图像送入步骤3得到的最优网络中进行测试，并设置相应的分数阈值，得到高于分数阈值的检测目标，而低于分数阈值的目标将不显示。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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。