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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基于改进Faster-RCNN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：CN115272819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210836139.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于改进Faster-RCNN的小目标检测方法是由邵香迎;郭颖;王友伟;王季宇;鲍正位设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Faster-RCNN的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体是一种基于改进Faster‑RCNN的小目标检测方法，包括以下步骤：数据预处理：将研究数据加载，进行数据增强处理；模型训练：将增强处理过的数据送入检测网络中，经过多次迭代训练，获得最优的网络模型；模型测试：加载训练好的网络模型，提取测试集中的目标特征信息，判断其位置及对应类别，得到最终的检测结果；本发明提出将全局与局部特征进行交互，得到全局‑局部特征信息，送入检测头进行检测，解决误检、漏检问题。此外，主干网络特征经过横向增强模块送入FPN中，加强对通道目标信息的关注，提升小目标检测效果。

本发明授权一种基于改进Faster-RCNN的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Faster-RCNN的小目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、数据预处理：将研究数据加载，进行数据增强处理； S2、模型训练：将增强处理过的数据送入检测网络中，经过多次迭代训练，获得最优的网络模型；包括将增强处理过的数据送入主干网络，经过局部自注意力模块与全局自注意力模块得到不同尺寸的特征图以及将得到的特征图送入横向增强模块，获得新的特征图M2-M5，具体操作为： S21、将增强处理过的数据送入主干网络，经过局部自注意力模块与全局自注意力模块得到不同尺寸的特征图； S22、将得到的特征图送入横向增强模块，小尺度特征图经过卷积和亚像素卷积得到大尺度特征图，将其与相邻高分辨特征图进行融合，具体的，将C5经过3x3卷积，使得通道数转变为原来的4倍，随后将其经过sub-pixel卷积，得到与C4尺寸相同的特征图C5*，随即将特征图C5*与C4进行add融合，得到包含更多信息的特征图；经过全局最大池化、卷积、sigmoid激活函数得到对应通道权值信息，与特征进行加权求和，得到Mii=2,3,4，以加强通道信息关注度，优化小目标检测，针对C5层，采用多比例操作获得多个尺度特征图，利用注意力机制对其进行加权求和，得到M5； S23、将所得到的特征图进行融合，经过反卷积和3x3卷积操作，得到P2-P5； S24、通过3x3卷积，以滑动窗口机制，得到多个锚点位置，在每个锚点位置以3个尺度、3个比例得到9个锚框，整体获得K个锚框，利用IOU确定正、负、忽略样本；经过采样策略，分别选择256个正负样本对RPN进行训练，将锚框送入训练好的RPN网络，最终经过NMS得到2000个proposal； S25、将proposal映射到特征图上，获得该特征图上对应该proposal的目标特征信息，经过FC全连接层得到特征向量，分别送入两个检测分支，进行分类与回归检测； S3、模型测试：加载训练好的网络模型，提取测试集中的目标特征信息，判断其位置及对应类别，得到最终的检测结果。

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