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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于多尺度特征融合和特征增强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：CN120070865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510191072.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于多尺度特征融合和特征增强的小目标检测方法是由王粉花;李镠峰;刘红敏;刘子熠设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合和特征增强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多尺度特征融合和特征增强的小目标检测方法，属于目标检测技术领域，所述方法包括：通过引入特征融合模块、特征增强模块以及特征重建模块，构建基于多尺度特征融合和特征增强的小目标检测模型；对构建的小目标检测模型进行训练；利用训练好的小目标检测模型实现小目标检测。本发明提供的基于多尺度特征融合和特征增强的小目标检测方法利用特征融合和特征增强方法，并且借助特征重建来解决现有小目标检测算法的特征信息不足，以及小目标易于被遮挡，难以与复杂背景区分的问题，提高了小目标检测性能。

本发明授权一种基于多尺度特征融合和特征增强的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合和特征增强的小目标检测方法，其特征在于，包括： 构建基于多尺度特征融合和特征增强的小目标检测模型； 对构建的小目标检测模型进行训练； 利用训练好的小目标检测模型实现小目标检测； 所述小目标检测模型包括：输入模块、骨干网络、特征融合模块、特征增强模块、特征重建模块以及检测器； 其中，所述特征重建模块只在模型训练阶段使用，在推理阶段被丢弃； 所述小目标检测模型实现小目标检测的流程包括： 待检测图像经所述输入模块输入所述骨干网络，经过所述骨干网络处理，获取多尺度特征图，然后，多尺度特征图被送入所述特征融合模块，在所述特征融合模块中，先对多尺度特征图进行特征优化，然后对优化后的多尺度特征图进行从上向下的特征融合，得到特征融合后的特征图，随后，特征融合后的特征图被送入所述特征增强模块进行处理，通过捕获小目标的局部细节信息和像素与像素之间的交互所捕获的全局信息增强小目标的特征表示，得到特征增强后的特征图，最后将特征增强后的特征图送入所述检测器，实现目标的分类和定位； 所述特征融合模块包括通道注意力模块和空间注意力模块； 所述特征融合模块首先通过通道注意力模块对所述骨干网络输出的多尺度特征图进行优化，以突出不同尺度特征图中的重要区域，然后通过空间注意力模块对优化后的多尺度特征图进行特征融合，得到特征融合后的特征图； 所述特征增强模块包括全局信息提取模块、局部信息提取模块以及倒残差结构；所述全局信息提取模块通过进行像素与像素之间的感知与交互，从而捕获全局信息；所述局部信息提取模块通过三个普通卷积和三个扩展卷积并行计算完成局部信息提取；其中，三个扩展卷积的扩展率分别为2，4，2；所述局部信息和所述全局信息融合所获得的特征被送入倒残差结构中，得到特征增强后的特征图； 所述特征重建模块基于掩码自动编码器实现特征重建。

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