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龙图腾网获悉中国人民解放军63729部队申请的专利一种基于尺度感知的低质量图像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：CN117115720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310881842.1，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种基于尺度感知的低质量图像目标检测方法是由侯艳杰;王竞克;吴思远;于国涛;于建新;谷鹏冲;陈军;李世龙;王丽莉;闫河;李沛锦设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于尺度感知的低质量图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于尺度感知的低质量图像目标检测方法，涉及图像信息处理技术领域。具体为：未退化图像数据集中的图像为Is，低质量图像数据集中的图像为It，在训练期间Is和It共享检测网络的权重；Is被输入到检测器，生成检测器的分数图，以优化检测器。由检测器产生的特征被输入到鉴别器，以产生鉴别器的预测值；It被送入检测器，生成的特征被直接输入到鉴别器，鉴别器用于区分特征来源于图像Is还是It，并最终使得目标检测器减少训练数据与测试数据之间的分布差异造成的干扰；在测试过程中，仅使用检测器在低质量图像上进行目标检测。本发明减小了大规模图像质量良好的数据集与低质量图像数据集之间的分布差异，提升了低质量图像的目标检测精度与性能。

本发明授权一种基于尺度感知的低质量图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于尺度感知的低质量图像目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 1图像质量良好的训练数据集为Ds，低质量图像的训练数据集为Dt，训练数据集Ds中的图像为Is，相应的低质量图像数据集Dt中的图像为It，在训练期间Is和It共享检测网络的权重； 2训练阶段：图像Is被输入到检测器，生成检测器的分数图，以优化检测器；同时，由检测器产生的目标多尺度对齐的特征被输入到鉴别器，以产生鉴别器的预测值； 3图像It被输入到检测器，生成的目标多尺度对齐的特征被直接输入到鉴别器产生预测值；鉴别器用于区分特征来源于图像Is还是It； 具体为：将骨干网络FCOS生成的多尺度特征Li输入至图像级鉴别器ILAD；将分类子网络的特征CN1到CN4输入像素级鉴别器PLAD；将回归子网络的特征RN1到RN4输入像素级鉴别器PLAD，用于区分特征来源于图像Is还是It； 4重复步骤2和3，训练检测器与鉴别器，当性能验证指标开始下降或者训练轮数达到1000次，停止训练； 5网络训练结束后，在测试阶段，将低质量图像输入到目标检测器，得到目标的检查类别与位置，统计实验结果并计算相关指标； 所述目标检测方法通过全卷积域适配技术进行目标不同尺度的特征对齐，通过生成对抗网络缩小低质量图像与未退化图像的数据分布差异，进而提升在低质量图像中的目标检测精度，未退化图像为质量良好的图像，其中，生成对抗网络包含图像级适配ILA和像素级适配PLA。

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