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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于流体力学引导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：CN116994091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310941571.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于流体力学引导的小目标检测方法是由张铭津;臧璠;岳珂;张萌;郭杰;李云松;高新波设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于流体力学引导的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于流体力学引导的小目标检测方法，主要解决现有方法检测准确率低的问题，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于流体力学引导的小目标检测模型：包括Stem块、特征提取块、特征重建块及预测块；初始化参数；对小目标检测模型进行训练；对小目标检测模型的参数进行更新；获取小目标检测结果。本发明中特征提取块提取到不同层次的特征，特征重建块使用低层特征对高层特征进行图像重建，其中包含的流体力学引导的细节重建块结合了流体力学理论，精确重建小目标的形状、大小和方向特征，从而获得更清晰的小目标边缘结构细节信息，提高小目标检测的准确率。

本发明授权基于流体力学引导的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流体力学引导的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 获取K幅小目标图像，并对每幅小目标图像中的小目标进行标注，再将M幅小目标图像及其对应的标签组成训练样本集R1，将剩余的K-M幅小目标图像及其对应的标签组成测试样本集E1，其中K≥500， 2构建基于流体力学引导的小目标检测模型O： 构建包括顺次连接的Stem块、N个特征提取块、N-1个特征重建块及预测块，且第n个特征提取块的输出端还与N-n个特征重建块的输入端相连的小目标检测模型O，其中，特征重建块包括级联的第一卷积块和流体力学引导的细节重建块，以及级联的反卷积层和第二卷积块，流体力学引导的细节重建块的输出端与第二卷积块的输出端相连；流体力学引导的细节重建块包括并行排布的由级联的水平方向高斯椭圆算子和非线性激活层组成的第一分支，和由级联的垂直方向高斯椭圆算子和非线性激活层组成的第二分支，该两个分支的输出端分别与第一卷积块的输出端相乘连接后，又相加连接；其中，N≥2； 3初始化参数： 初始化迭代次数为t，最大迭代次数为T，T≥1000，第t次迭代的小目标检测模型Ot中的权值、偏置参数分别为wt、bt，并令t＝0，Ot＝O； 4对小目标检测模型O进行训练： 将从训练样本集R1中随机有放回的选取L个训练样本作为小目标检测模型O的输入进行前向传播，得到L个小目标检测结果，其中，1≤L≤M； 5对小目标检测模型的参数进行更新： 通过步骤4获得的L个小目标检测结果，对小目标检测模型Ot的权值、偏置参数wt、bt进行更新，得到本次迭代的网络模型Ot；判断t≥T是否成立，若是，得到训练好的小目标检测模型O*，否则，令t＝t+1，并执行步骤4； 6获取小目标检测结果： 将测试样本集E1作为训练好的小目标检测模型O*的输入进行前向传播，得到K-M个测试样本对应的小目标检测结果。

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