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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种露天工业场景下的多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：CN118279558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410358142.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种露天工业场景下的多目标检测方法是由王胤哲;王恺设计研发完成，并于2024-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种露天工业场景下的多目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种露天工业场景下的多目标检测方法，步骤如下：获取露天工业场景下的多目标检测图像；将待检图像输入至多目标检测模型，得到多目标检测模型输出的待检测图像的目标检测结果；其中多目标检测模型包括残差网络、特征金字塔、注意力模块和检测头；检测头包括特征对齐模块和旋转特征检测模块；在模型输入端加入用于模型训练的雾气增强机制；注意力模块设在特征提取网络与检测头之间，其中，对通道数较小的浅层特征层应用空间注意力模块，对特征通道数较深的深层特征层应用空间注意力模块和像素注意力模块的组合结构；检测头处设置KL散度作为一致性损失，KL散度由特征对齐模块和旋转特征检测模块输出的分类特征图、特征回归图计算得到。

本发明授权一种露天工业场景下的多目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种露天工业场景下的多目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取露天工业场景下的多目标检测图像； 将所述多目标检测图像输入至多目标检测模型，得到所述多目标检测模型输出的所述多目标检测图像的目标检测结果； 所述多目标检测模型包括残差网络、特征金字塔、注意力模块和检测头；所述检测头包括特征对齐模块和旋转特征检测模块；在模型输入端加入用于模型训练的雾气增强机制； 注意力模块在特征层与检测头之间，其中，对浅层特征层应用空间注意力模块，对深层特征层应用空间注意力模块和像素注意力模块的组合结构；检测头处设置KL散度作为一致性损失，KL散度由特征对齐模块和旋转特征检测模块各自输出的分类特征图、特征回归图中原始图像和增强图像特征图的特征提取结果计算得到； 所述多目标检测模型由以下步骤得到： S1：构建露天工业场景下目标检测数据集，对数据进行预处理并划分为训练集、验证集和测试集； S2：将图像生成图像副本，并对副本进行雾气增强； S3：将增强后的图像在batchsize维度上与原始图像进行拼接,将拼接结果进行常规数据增强；在拼接结果中，副本图像做雾气增强以及模型固有的数据增强，原始图像只做模型固有的数据增强； S4：将S3得到的数据增强结果输入特征提取网络后，特征图经过注意力模块和检测头得到分类特征图和回归特征图； S5：特征对齐模块和旋转特征检测模块在batchsize维度分别取出原始图像和雾气增强图的分类特征图和回归特征图，分别针对分类特征图中的原始图和雾气增强图、回归特征图中的原始图和雾气增强图的特征提取结果分别计算KL散度； S6：将计算得到的KL散度作为一致性损失，拼接到模型固有的损失中，梯度反向传播，更新参数，优化检测框位置，引导特征提取网络学习细粒度特征； S7：通过训练集进行步骤S2‑S6的迭代训练，直至模型收敛，训练阶段结束； S8：通过验证集和测试集对模型进行调试和检验； 所述雾气增强的方法为，基于YOLOv8提供的计算脚本对原图计算增强掩码，再将掩码与原图相加。

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