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龙图腾网获悉北京市新技术应用研究所有限公司申请的专利小目标对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质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：CN117274810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202311250581.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权小目标对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质是由李博霖;王红;边彬彬设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本小目标对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种小目标对象检测方法，该方法包括：获取检测图像；采用预训练的小目标检测模型在主干网络中对检测图像进行下采样处理以获得多尺度的浅层特征图像和深层特征图像；采用小目标检测模型对浅层特征图像进行条纹特征提取以获得条纹特征图像；采用小目标检测模型对深层特征图像进行语义特征提取以获得语义特征图像；根据条纹特征图像和语义特征图像确定检测图像中的小目标对象。本公开还提供了一种小目标对象检测装置、电子设备及可读存储介质。本公开能够在不增加小目标检测模型的输入分辨率和检测层个数的情况下，提高小目标对象的检测精度以及有更广的confidence阈值选择范围。

本发明授权小目标对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种小目标对象检测方法，其特征在于，包括： 获取检测图像； 采用预训练的小目标检测模型在主干网络中对所述检测图像进行下采样处理以获得多尺度的浅层特征图像和深层特征图像； 采用所述小目标检测模型对所述浅层特征图像进行条纹特征提取以获得条纹特征图像； 采用所述小目标检测模型对所述深层特征图像进行语义特征提取以获得语义特征图像； 根据所述条纹特征图像和所述语义特征图像确定所述检测图像中的小目标对象； 在所述采用预训练的小目标检测模型在主干网络中对所述检测图像进行下采样处理以获得多尺度的浅层特征图像和深层特征图像之前，还包括：构建第一神经网络模型、第二神经网络模型和第三神经网络模型，所述第一神经网络模型包括主干网络、颈部网络和小目标对象检测层、所述第二神经网络模型包括所述主干网络、所述颈部网络和负样本检测层，所述第三神经网络模型包括所述主干网络、所述颈部网络、所述小目标对象检测层和所述负样本检测层；采用小目标数据集对所述第一神经网络模型进行训练，以获得训练后第一神经网络模型；采用负样本数据集对所述第二神经网络模型进行训练，以获得训练后第二神经网络模型；将所述训练后第一神经网络模型的主干网络权重、颈部网络权重和小目标对象检测层权重作为所述第三神经网络模型的主干网络初始权重、颈部网络初始权重和小目标对象检测层权重；将所述训练后第二神经网络模型的负样本检测层权重作为所述第三神经网络模型的负样本检测层初始权重；采用所述小目标数据集对所述第三神经网络模型进行训练，以获得训练后第三神经网络模型；将所述训练后第三神经网络模型作为所述小目标检测模型。

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