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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种带有模糊残影的小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：CN117253115B 。

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：202311295662.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种带有模糊残影的小目标检测方法是由刘越;张佳乐;柴秋月;刘士淼;王亚飞;艾龙飞设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种带有模糊残影的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种带有模糊残影的小目标检测方法，包括如下步骤：构建生成对抗网络，将带有模糊残影的小目标图像输入至所述生成对抗网络，去除模糊残影，生成去模糊图像；构建Yolov7特征提取网络，将去模糊图像输入至所述Yolov7特征提取网络生成特征金字塔，在特征金字塔引入级联查询结构，进行小目标特征检测。本发明有效解决了带有模糊残影的小目标的检测效果不佳的问题。

本发明授权一种带有模糊残影的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种带有模糊残影的小目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：构建生成对抗网络，将带有模糊残影的小目标图像输入至所述生成对抗网络，去除模糊残影，生成去模糊图像；构建生成对抗网络包括GAN生成器网络的构建步骤： GAN生成器网络包括:按照图像处理顺序依次设置的两个步幅为12的卷积块，九个残差模块和两个转置卷积块，在每个残差块的第一个卷积层之后添加dropout层，通过一个全局残差连接将输入的带有模糊残影的小目标图像特征与输出图像特征融合；带有模糊残影的小目标图像表达式为： IB＝kM*IS+N 其中，IS为原始清晰图像，加上相关噪声之后变为带有模糊残影的小目标图像IB，kM为由运动场确定的模糊核，N为加性噪声，*表示卷积； 生成器的内容损失函数为： 其中，IS表示原始清晰图像，IB表示由原始清晰图像加噪声合成的模糊图像，表示生成器生成的清晰图像，将原始清晰图像和生成器生成的清晰图像送入预训练好的VGG19网络进行特征提取，是VGG19网络内的第i个maxpooling层之前通过第j次卷积获得的特征映射；Wi,j和Hi,j是特征图的宽和高的维度； 构建生成对抗网络包括GAN判别器网络的构建步骤： GAN判别器网络用于细化生成图片的纹理特征，包括六个卷积层组，前五个卷积层后面均添加Instancenorm和Leakyrelu层；所述GAN判别器网络的对抗损失函数为： 其中，IB为带有模糊残影的小目标图像，为生成器，为判别器； S2：构建Yolov7特征提取网络，将去模糊图像输入至所述Yolov7特征提取网络生成特征金字塔，在特征金字塔引入级联查询结构，进行小目标特征检测；级联查询结构包括： S21：从特征金字塔的最小层开始，计算每个特征点与特征图上每个目标中心点的最小距离； S22：根据特征图上面的最小锚框设定阈值，根据所述最小距离与所述阈值的关系得到特征点数值，依此生成相应特征金字塔层的注意力图； S23:将当前特征金字塔层的所述注意力图映射至下一层特征金字塔层的特征图，指导下一层特征金字塔层的特征图在注意力图指导的范围内进行目标检测； 同时，下一层特征金字塔层的特征图生成本层的注意力图并再次执行S23，直至遍历完所有的特征金字塔层级。

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