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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种防疫场景下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：CN115797645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211549526.6，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种防疫场景下目标检测方法是由杨志钢;温桂炜;夏祥宇;丁钰峰;申亚辉;刘鲁涛设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种防疫场景下目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种防疫场景下目标检测方法，首先对输入图像使用YOLO系列基础网络中的深度卷积神经网络和FPN技术进行特征提取与跨尺度处理，生成三层特征图；然后利用特征融合模块，对每层特征图使用该层的特征并结合其他层的跨尺度特征映射，得到三层融合增强特征图；随后利用特征降噪模块，使用通道注意力机制、卷积操作、Softmax处理生成三层降噪特征图，并且利用显著特征图与二值图计算注意力损失；最后使用YOLO系列预测模块进行分类和坐标回归，采用非极大值抑制处理后显示输出。本发明充分利用图像中目标的多层特征信息，有效抑制背景信息存在的噪声信息，对于检测精度提升效果明显，具有良好的应用前景和经济效益。

本发明授权一种防疫场景下目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种防疫场景下目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对输入图像使用YOLO系列基础网络中的深度卷积神经网络作为主干网络进行特征提取，随后使用特征金字塔技术对其中的三层特征图自上而下横向拼接，输出三层特征图{F2,F3,F4}； 步骤2：对步骤1得到的三层特征图{F2,F3,F4}利用特征融合模块，对每层特征图使用该层的特征并结合其他层的跨尺度特征映射，得到三层融合增强特征图{M2,M3,M4}； 步骤3：对步骤2得到的三层融合增强特征图{M2,M3,M4}利用特征降噪模块，依次使用通道注意力机制以及卷积操作生成显著特征图，然后经Softmax处理后与输入相乘，得到三层降噪特征图{D2,D3,D4}，并且计算注意力损失； 步骤3.1：将步骤2所得的融合增强特征图M2输入至通道注意力模块中依次使用全局平均池化、一维卷积操作与激活函数计算局部跨通道交互，并使结果与输入特征图M2相乘，得到通道交互特征图； 步骤3.2：对步骤3.1的输出结果进行卷积操作，生成具有前景分数的显著特征图，随后利用Softmax操作对其处理，并与融合增强特征图M2相乘，得到降噪特征图D2； 步骤3.3：对步骤3.2中得到的显著特征图与由真实框得出的二值图进行像素级交叉熵损失计算，得到损失Loss2； 步骤3.4：对步骤2所得的融合增强特征图M3、M4，分别重复步骤3.1、3.2、3.3，得到降噪特征图D3和D4及其相应的损失Loss3和Loss4； 步骤3.5：对步骤3.3、3.4所得到的Loss2、Loss3、Loss4损失计算总和，作为特征降噪模块的注意力损失； 步骤4：对步骤3得到的三层降噪特征图{D2,D3,D4}和注意力损失，使用YOLO系列预测模块做分类和坐标回归，采用非极大值抑制处理后显示预测结果。

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