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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多尺度融合特征提取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：CN116740516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310580498.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多尺度融合特征提取的目标检测方法及系统是由陈振学;张馨悦;刘成云;杨悦;梁田;王文成设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度融合特征提取的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度融合特征提取的目标检测方法及系统，该方法包括：将预处理后的原始图像输入至目标检测网络中，提取多尺度融合特征图，输出目标检测结果；其中，预处理后的原始图像输入至主干网络，获得三层不同尺度的特征图，再通过SWFC网络得到首次融合后的三层不同尺度的特征图；对尺度最小的特征图进行三次上采样，将所有尺度的特征图输入至LBiFN网络，划分为两组进行特征融合，融合后的两层特征图分别恢复至对应原输入的特征图的大小，舍弃尺度最小的两层特征图，再分别通过自注意力模块，输出加权后的四层不同尺度的多尺度融合特征图。本发明通过多尺度融合和注意力机制，融合多层不同尺度特征，提高目标检测的精度。

本发明授权基于多尺度融合特征提取的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度融合特征提取的目标检测方法，其特征是，包括： 获取待检测的原始图像，对待检测的原始图像进行预处理； 将预处理后的原始图像输入至目标检测网络中，提取多尺度融合特征图，输出目标检测结果； 所述目标检测网络包括主干网络、SWFC网络和LBiFN网络；预处理后的原始图像输入至主干网络，获得三层不同尺度的特征图；三层不同尺度的特征图再输入至SWFC网络，得到首次融合后的三层不同尺度的特征图；对尺度最小的特征图进行三次上采样，将所有尺度的特征图再输入至LBiFN网络，对输入的特征图按照尺度由大到小划分为两组进行特征融合，融合后的两层特征图分别恢复至对应原输入的特征图的大小，舍弃尺度最小的两层特征图，再分别通过参数共享的自注意力模块，输出加权后的多尺度融合特征图，得到四层不同尺度的多尺度融合特征图； 所述SWFC网络中，三层不同尺度的特征图输入至SWFC网络中，分别通过一个1*1卷积来调整各整层通道数，得到特征图l3、特征图l4和特征图l5； 每个特征图分别通过上、下采样，生成三组与输入维度相同的特征图； 将相同维度的特征图融合，得到首次多尺度融合的特征图M3、特征图M4和特征图M5。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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