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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于自适应多级融合特征池的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：CN116342987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211617845.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于自适应多级融合特征池的目标检测方法是由李伟生;黄麟设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应多级融合特征池的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能、深度学习和目标检测领域，具体涉及一种基于自适应多级融合特征池的目标检测方法；该方法包括基于现有YOLOv5网络构建改进YOLOv5网络，改进YOLOv5网络包括骨干网络、颈部网络和头部网络；颈部网络中加入了多级融合特征池、批次通道均值结构和均值压缩扩展结构；获取图像数据集训练改进YOLOv5网络，采用损失函数进行迭代训练，调整网络参数；将训练好的改进YOLOv5网络用于目标检测，得到目标检测结果；本发明解决了特征通道数过少、区分不同通道的重要性的问题；减少了计算量。

本发明授权一种基于自适应多级融合特征池的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应多级融合特征池的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.基于现有YOLOv5网络构建改进YOLOv5网络，改进YOLOv5网络包括骨干网络、颈部网络和头部网络；颈部网络中加入了多级融合特征池、批次通道均值结构和均值压缩扩展结构； 改进YOLOv5网络包括有第二CSP1模块、第三CSP1模块和第二Conv模块； 获取第二CSP1模块的输出特征，并将其通过步长为2且卷积核为3×3的卷积层得到下采样结果，将该下采样结果作为多级融合特征池的第一输入特征；获取第三CSP1模块的输出特征，并将其作为多级融合特征池的第二输入特征；获取第二Conv模块的输出特征，并将其通过临近插值算法进行上采样，将上采样结果作为多级融合特征池的第三输入特征；多级融合特征池结构将第一输入特征、第二输入特征和第三输入特征融合得到特征拼接图，将该特征拼接图输入批次通道均值结构，再将批次通道均值结构的输出送入均值压缩扩展结构； 批次通道均值结构包括空间均值模块和批次均值模块；首先通过空间均值模块计算多级融合特征池的输出特征图的空间均值；然后将该输出特征图的空间均值送入批次均值模块计算批次均值； 均值压缩扩展结构采用两个1×1卷积对批次通道均值结构的输出依次进行压缩和扩张，采用sigmoid函数对均值压缩扩展结构的输出进行处理得到通道特征； S2.获取图像数据集训练改进YOLOv5网络，采用损失函数进行迭代训练，调整网络参数； S3.将训练好的改进YOLOv5网络用于目标检测，得到目标检测结果。

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