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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于动态样本聚集与提示词特征增强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：CN120147614B 。

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：202510241751.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于动态样本聚集与提示词特征增强的小目标检测方法是由安翼尧;孙煜东;李嫄源;杨亚俊;朱智勤设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态样本聚集与提示词特征增强的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于动态样本聚集与提示词特征增强的小目标检测方法，该方法包括：获取待检测的遥感小目标图像；获取目标检测模型；利用目标检测模型对待检测的遥感小目标图像进行检测，其中，目标检测模型以YOLOv8为基础网络，在YOLOv8的主干网络中加入级联多尺度注意力模块，以对主干网络进行优化；目标检测模型还包括动态样本聚集模块和基于提示词的特征增强模块，优化后的主干网络提取的特征输入到动态样本聚集模块和基于提示词的特征增强模块，动态样本聚集模块用以评估样本特征分布聚集度，基于提示词的特征增强模块用以增加稀少类别的特征量。本发明的方法有效提高了小目标检测的准确性。

本发明授权基于动态样本聚集与提示词特征增强的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态样本特征聚集与提示词特征增强的小目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的遥感小目标图像； 获取目标检测模型； 利用目标检测模型对待检测的遥感小目标图像进行检测， 其中， 目标检测模型以YOLOv8为基础网络，在YOLOv8的主干网络中加入级联多尺度注意力模块，以对主干网络进行优化； 级联多尺度注意力模块包括顺序连接的空间注意力单元和通道注意力单元； 目标检测模型还包括动态样本聚集模块和基于提示词的特征增强模块，优化后的主干网络提取的特征输入到动态样本聚集模块和基于提示词的特征增强模块，其中，动态样本聚集模块用以评估样本特征分布聚集度，并输出损失函数，通过反向传播优化主干网络；基于提示词的特征增强模块则用以增加稀少类别的特征量，并将处理后的特征传递到YOLOv8的颈部网络，颈部网络对增强后的特征进行多尺度融合，最终通过检测头生成目标检测结果； 动态样本聚集模块依次包括线性层、批量归一化层、第一卷积层、标准化层和第二卷积层； 基于提示词的特征增强模块包括文本库，在文本库中，每个稀少类别对应一个间距提示词向量；基于提示词的特征增强模块还包括线性层和Transformer层； 通过线性层将间距提示词向量转化为提示词特征向量； 将优化后的主干网络输出的特征嵌入与提示词特征向量输入Transformer层，生成基于提示词的特征增强模块的输出特征，所述输出特征输入目标检测模型的分类头和目标检测器中进行检测并分类。

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