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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种非对称调制融合特征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：CN117132856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310948977.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种非对称调制融合特征的小目标检测方法是由胡昭华;王长富;李昱辉设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非对称调制融合特征的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非对称调制融合特征的小目标检测方法，具体为：1：提取输入图像的四张特征图：特征图1，特征图2，特征图3和特征图4；2：将特征图1输入至第一空间注意力网络，将特征图3输入至第一信道注意力网络；将两个注意力网络输出的特征图通过元素加法进行融合，得到融合特征图1；将特征图2输入至第二空间注意力网络，将特征图4输入至第二信道注意力网络；将两个注意力网络输出的特征图通过元素加法进行融合，得到融合特征图2；3：采用RPN网络提取融合特征图的感兴趣区域；4：对感兴趣区域进行扩增；5：将扩增后的感兴趣区域送入分类网络，将原始的感兴趣区域送入回归网络；本发明提高了分类和回归的准确性。

本发明授权一种非对称调制融合特征的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种非对称调制融合特征的小目标检测方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤： 步骤1：将图像输入至Resnet50网络，图像经过Resnet50网络的四个阶段输出由浅到深的四张特征图：特征图1，特征图2，特征图3和特征图4； 步骤2：将特征图1输入至第一空间注意力网络，将特征图3输入至第一信道注意力网络；将第一空间注意力网络输出的特征图和第一信道注意力网络输出的特征图通过元素加法进行融合，得到融合特征图1；将特征图2输入至第二空间注意力网络，将特征图4输入至第二信道注意力网络；将第二空间注意力网络输出的特征图和第二信道注意力网络输出的特征图通过元素加法进行融合，得到融合特征图2；所述第一、第二空间注意力网络的结构相同自底向上的空间信道注意力调制结构，所述第一、第二信道注意力网络的结构相同均为自顶向下的全局信道注意力调制结构； 步骤3：采用RPN网络提取融合特征图的感兴趣区域； 步骤4：对感兴趣区域进行扩增； 步骤5：将扩增后的感兴趣区域送入分类网络，输出类别标签；将原始的感兴趣区域送入回归网络，输出预测的检测框； 第一、第二信道注意力网络的结构如下式所示： ； 其中，表示信道注意力网络的输入，表示信道注意力网络的输出，为将通过全局平均池化得到的特征，为Sigmoid函数,表示归一化，表示通道数由到卷积，表示通道数由到卷积，表示元素相乘； 所述第一、第二空间注意力网络的结构如下式所示： ； 其中，为空间注意力网络的输入，为空间注意力网络的输出，表示通道数由2变为1的卷积；为按通道拼接；代表空间中任一点在通道方向取的最大值；表示空间中任一点在通道方向取得的平均值； 所述步骤4中对感兴趣区域进行扩增具体为：根据感兴趣区域的大小，以感兴趣区域为中心在感兴趣区域的周围扩增8个兴趣块，则扩张后感兴趣区域距离原点最远的顶点的坐标为，其中；其中为原始感兴趣区域距离原点最远的顶点的坐标，，，其中为原始感兴趣区域距离原点最近的顶点的坐标；将8个兴趣块距离原点最远的顶点坐标作为该8个兴趣块的顶点坐标，若且，则保留全部兴趣块；若且，舍弃顶点坐标的横坐标值为的兴趣块，以及顶点坐标的纵坐标值为的兴趣块；若且，则舍弃顶点坐标的横坐标值为的兴趣块；若且，则舍弃顶点坐标的纵坐标值为的兴趣块，其中和为步骤1中的特征图的大小。

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