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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种基于改进的特征金字塔网络的目标检测方法及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：CN116342955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310324705.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进的特征金字塔网络的目标检测方法及系统是由李天平;韩宇;丁同贺;李冠兴;崔朝童;李萌设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的特征金字塔网络的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进的特征金字塔网络的目标检测方法及系统，包括以下步骤：获取待检测识别的目标图像；将所述目标图像输入至目标识别检测模型，得到目标检测结果；其中，所述目标识别检测模型包括特征提取部分、融合部分和检测头部分；融合部分将所提取的具有强语义信息的高层特征图与具有丰富位置信息的低级特征图相融合，不仅可以进一步提取更细化的特征，而且更有利于小物体的检测。

本发明授权一种基于改进的特征金字塔网络的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的特征金字塔网络的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测识别的目标图像； 将所述目标图像输入至目标识别检测模型，得到目标检测结果； 其中，所述目标识别检测模型包括特征提取部分、融合部分和检测头部分； 所述特征提取部分对所述目标图像进行特征提取，得到不同尺度的特征图；所述特征提取部分采用ResNet-50主干网络，所述ResNet-50主干网络对待检测的目标图像进行特征提取，得到目标图像不同尺度的特征图{C3,C4,C5}，将所获得的不同尺寸的特征图分别经过3×3卷积操作后得到了对应大小的特征图分别为{N3,N4,N5}； 所述融合部分将不同尺度的特征图进行堆叠操作，得到特征金字塔；所述融合部分，通过下采样操作将特征图N3,N4缩放成特征图N5相同的大小，然后通过concat操作将N3,N4缩放后的特征图与特征图N5进行融合； 将融合部分的输出分别与经过1×1卷积的{C3,C4,C5}做concat操作，然后作为改进特征金字塔网络的输入，所述改进特征金字塔具体为：将原始特征金字塔网络内部3*3卷积替换成倒置残差模块，对所述倒置残差模块的输入先使用1×1卷积进行升维操作，然后通过3×3DW卷积进行特征提取，最后通过1×1卷积进行降维操作； 将融合部分的输出经过3×3卷积下采样操作得到特征图P6，将特征图P6经过3×3卷积下采样操作得到特征图P7，将特征图P6,P7和所述倒置残差模块的输出作为检测头部分的输入进行检测输出； 所述检测头部分根据所述特征金字塔，得到所述待检测识别的目标图像的检测结果。

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