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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利目标检测方法、存储介质法及电子设备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：CN115375907B 。

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：202210531308.3，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权目标检测方法、存储介质法及电子设备是由王若谷;李柠设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测方法、存储介质法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种目标检测方法、存储介质法及电子设备，所述方法包括：数据预处理，以扩充样本数量；构造基于混合域的注意力模块，并将其嵌入骨干网络以筛选目标物体特征；构造特征增强模块，并将其嵌入到特征金字塔结构的横向连接通道中，以增强所提取到的特征信息；采用检测头处理提取出的特征图，以预测小物体的类别、包围框的中心坐标和宽高。本发明可以有效解决解决小物体原始特征少和深层卷积神经网络容易丢失特征信息的问题，有效解决小目标检测问题。

本发明授权目标检测方法、存储介质法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于：所述方法包括： 数据预处理，以扩充样本数量； 构造基于混合域的注意力模块，并将其嵌入骨干网络，以筛选目标物体特征；所述基于混合域的注意力包括基于批标准化的通道注意力和基于层标准化的空间注意力； 构造特征增强模块，并将其插入骨干网络和特征金字塔之间的通道中，以增强所提取到的特征信息；所述增强模块由四个池化核并列组成，其中一个池化核为固定尺寸，其他三个池化核的宽高可变； 采用检测头处理提取出的特征图，以预测小物体的类别、包围框的中心坐标和宽高； 所述批标准化的通道注意力的实现公式为： wc＝Sigmoidfnormalizewb featureout＝fchannel_wisewc,featurein 其中，wb为批标准化的缩放系数矩阵，featurein和y分别是批标准化的输入和输出，μB和σB分别是一个批次数据内某个通道的元素均值和标准差，wc为权重矩阵，featureout为输出特征图，Sigmoid为矩阵非线性化函数； 所述层标准化的空间注意力的实现公式为： ws＝Sigmoidfmeanfnormalizewl featureout＝fpixel_wisews,featurein 其中，wl为缩放系数矩阵，featurein和y分别是层标准化的输入和输出特征图，μ和σ分别是某个样本所有通道的元素均值和标准差，ws为空间注意力矩阵，featureout为输出特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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