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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种用于问题地图的边界增强与小目标感知的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：CN121121384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511668577.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种用于问题地图的边界增强与小目标感知的检测方法是由王春晓;徐艳;宫勋;李传涛;李登峰设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于问题地图的边界增强与小目标感知的检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，尤其是提供了一种用于问题地图的边界增强与小目标感知的检测方法。该方法包括构建融合卷积与注意力机制的双分支注意力卷积模块，并通过全局‑局部特征协同增强机制，以增强边界感知能力；设计多路径特征聚合机制，通过双向路径交互与自适应加权融合，动态重构多尺度特征表示；构建全局上下文融合模块，以平衡全局信息与局部信息；通过预测头对目标查询进行细化，并生成类别标签和边界框，该方法增强了整体边界感知能力，确保了特征聚合的充分性与有效性，提高了目标的定位精度以及对国界区域识别的准确性。

本发明授权一种用于问题地图的边界增强与小目标感知的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于问题地图的边界增强与小目标感知的检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、构建融合卷积与注意力机制的双分支注意力卷积模块，并通过全局-局部特征协同增强机制，以增强边界感知能力； 步骤2、根据步骤1，设计多路径特征聚合机制，通过双向路径交互与自适应加权融合，动态重构多尺度特征表示； 步骤3、根据步骤2，构建全局上下文融合模块，以平衡全局信息与局部信息； 步骤4、根据步骤3，通过预测头对目标查询进行细化，并生成类别标签和边界框； 所述步骤2包括： 多路径特征聚合机制通过表达式2将深层语义信息传递至浅层特征中，以增强语义感知能力，其表达式2的形式为： 2； 其中，表示第i层融合后的输出特征图；表示第i层的特征；和表示权重，用于分别调节上采样特征与当前层特征的贡献比例；函数表示对第i+1层的特征进行上采样，以匹配第i层特征的分辨率； 同时，通过自底向上的路径向后传播特征信息，将浅层特征中的细粒度信息反馈至深层特征中，其过程的表达式为： 3； 其中，函数表示对第i-1层的特征进行下采样，以匹配第i层特征的分辨率； 在双向路径交互的部分，多路径特征聚合机制引入自适应加权融合；通过表达式4动态调整来自两个不同尺度特征的权重，以实现特征融合，最终获得融合输出O，其表达式4的形式为： 4； 其中，表示第一个尺度路径的特征图；表示第二个尺度路径的特征图；表示常数，取值为1×10-4。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430200 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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