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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于跨尺度特征差异化融合的目标检测方法、装置和存储介质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：CN117058530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202311033235.6，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于跨尺度特征差异化融合的目标检测方法、装置和存储介质是由纪勋;陈诗杰;郝立颖;王靖淇设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨尺度特征差异化融合的目标检测方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨尺度特征差异化融合的目标检测方法、电子装置、设备和存储介质，其包括：收集水面或水下相关图像数据得到网络的输入数据；使用ResNet101特征提取网络进行特征提取；设计新的跨尺度特征差异化融合模块；运用新的融合模块，将不同尺度的特征依次进行差异融合，构造多尺度输出；将构造的不同尺度的特征与特征提取网络的输出进行融合，构造特征金字塔；通过每个特征融合后的输出实现对不同尺度目标的检测。本发明的解决方案可以更加高效的实现对水面或水下的目标检测。最终通过训练好的模型，可以高效地将输入图片中的相关目标进行识别与标注。

本发明授权一种基于跨尺度特征差异化融合的目标检测方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于跨尺度特征差异化融合的目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集包含目标的水面或水下图像数据，构成数据集； 对数据集进行预处理，得到预处理后的数据集，对预处理后的数据集按照比例划分为训练集和测试集； 构建用于对水面或水下图像包含的目标进行检测的检测模型； 所述构建用于对水面或水下图像包含的目标进行检测的检测模型包括如下步骤： 采用特征提取网络进行初始特征提取，实现对水面或水下目标图像的4个不同尺度间特征提取； 将跨尺度特征差异化融合模块对特征提取网络提取后的不同尺度的特征，进行跨尺寸融合，构造新的特征多尺度输出； 将跨尺度特征差异化融合模块构造的多尺度输出与特征提取网络的四个多尺度特征进行特征融合，构造特征金字塔，得到融合后的特征，实现对检测模型进行构建； 基于训练集数据对检测模型进行训练，得到训练好的检测模型； 将测试集数据输入到练好的检测模型中，实现对水面或水下图像包含的目标、及其位置和大小的检测； 所述跨尺度融合的过程包括如下步骤： 1选取两个不同尺度大小的特征图，较大尺度特征图记作A，较小尺度特征图记作B； 2选取三个不同尺寸的卷积核，并固定不同跨尺度特征差异化融合模块的卷积核参数； 3对于特征图A进行下采样至特征图B的大小，记作Ad； 4对于特征图Ad和B分别用三个不同尺寸的卷积核进行卷积操作，生成三对特征图； 5对于生成的三对特征图，分别进行按像素作差并取绝对值，得到三组同尺寸特征图，然后将三组特征图按像素求和，生成最终的特征图输出。

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大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1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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