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龙图腾网获悉赛飞特工程技术集团有限公司申请的专利一种基于超分辨率的小图像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：CN121392797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511924911.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于超分辨率的小图像多目标检测方法是由李迪;吕伟;孙元祥;王扬;黄莺;姚家霖;刘哲设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超分辨率的小图像多目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多目标检测技术领域，尤其涉及一种基于超分辨率的小图像多目标检测方法。所述方法包括以下步骤：采集导盲摄像单元生成的低分辨率图像，并获取低分辨率图像中的小图像数据；恢复小图像数据中的边缘纹理信息，生成高分辨率特征图，提取高分辨率特征图中不同尺度的目标响应区域，构建障碍物的特征集合；对特征集合执行多目标检测操作，形成障碍检测结果，并对障碍检测结果进行边界去重，得到小图像多目标检测结果；将小图像多目标检测结果反投影至原始低分辨率图像坐标系，输出导盲设备使用的多目标障碍检测结果；本发明通过小图像多目标检测，以提升导盲设备在复杂环境下的远距离障碍物识别能力和检测可靠性。

本发明授权一种基于超分辨率的小图像多目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超分辨率的小图像多目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集导盲摄像单元生成的低分辨率图像，并获取低分辨率图像中的小图像数据，具体为：采用基于局部方差的块分割算法，将图像划分为若干的小图像块；对每个小图像块计算其梯度幅值与对比度指标，若其局部信息量低于设定阈值，则剔除背景块，仅保留包含障碍边缘或显著纹理特征的小图像数据； 步骤S2：恢复小图像数据中的边缘纹理信息，生成高分辨率特征图，提取高分辨率特征图中不同尺度的目标响应区域，构建障碍物的特征集合；其中，步骤S2包括： 恢复小图像数据中的小目标的边缘纹理与细节信息，生成高分辨率特征图；其中，包括： 对小图像数据逐像素计算相邻灰度差值，生成初始特征图； 将初始特征图逐层放大像素网格，放大至原始尺寸的四倍； 计算放大后的特征图中每个像素的灰度变化幅度，保留灰度变化幅度大于预设变化阈值的像素点； 对保留的像素点填充相邻像素的灰度过渡值，作为填充后的特征图； 将填充后的特征图与初始特征图逐像素加权合并，生成高分辨率特征图； 在高分辨率特征图上对齐不同尺度的特征层，生成对齐后的多尺度特征； 在对齐后的多尺度特征中，提取目标响应区域，计算各目标响应区域的特征强度与边缘连续性； 确定目标响应区域的分布范围，并以分布范围的尺度差异区分远距障碍与近距障碍； 将远距障碍与近距障碍的特征信息整合，构建包含远距障碍物与近距障碍物的特征集合； 步骤S3：对特征集合执行多目标检测操作，形成障碍检测结果，并对障碍检测结果进行边界去重，得到小图像多目标检测结果； 步骤S4：将小图像多目标检测结果反投影至原始低分辨率图像坐标系，输出导盲设备使用的多目标障碍检测结果。

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