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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于多尺度特征融合的人脸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：CN117173759B 。

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：202310669807.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于多尺度特征融合的人脸检测方法是由马腾飞;王桢;秦豪;尹海涛设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合的人脸检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉的目标检测领域，公开了一种基于多尺度特征融合的人脸检测方法，包括步骤1、将可见光图像输入人脸目标检测网络中，输出多个多维矩阵特征图；步骤2、将多个多维矩阵特征图输入选择性多尺度特征金字塔模块进行多尺度特征融合；步骤3，将多尺度特征融合后的图像输入非对称卷积感知模组模块进行特征精炼与扩大感受野，采用非对称卷积模块，对多尺度特征层进行拼接；步骤4，输出多个特征图用于预测不同尺寸的目标。本发明提高了选择多尺度融合的特征金字塔用于特征融合，以新的模块用于目标检测的主干网络，能够以很小的代价增加检测的性能，提高了人脸检测性能。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的人脸检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的人脸检测方法，采用端到端的方式训练，其特征在于：所述人脸检测方法包括如下步骤： 步骤1、将可见光图像输入人脸目标检测网络中，输出多个多维矩阵特征图，所述人脸目标检测网络以ResNet为基础； 步骤2、将步骤1中所述多个多维矩阵特征图输入选择性多尺度特征金字塔Selective-Scale-FPN模块进行多尺度特征融合； 步骤3，将步骤2多尺度特征融合后的图像输入非对称卷积感知模组AC-ContextModule模块进行特征精炼与扩大感受野，采用非对称卷积模块ACBlock，对多尺度特征层进行拼接； 步骤4，输出多个特征图用于预测不同尺寸的目标，其中： 在所述步骤2中，所述多尺度特征金字塔Selective-Scale-FPN模块以特征金字塔FPN为基础，采用多核注意力机制进行加权融合； 在步骤3中，所述非对称卷积模块ACBlock表达式为： O＝Conv3×3P+Conv3×1P+Conv1×3P 其中Conv3×3，Conv3×1，Conv1×3分别表示卷积核大小为3×3,3×1,1×3的卷积运算； 所述非对称卷积感知模组AC-ContextModule模块由五个ACBlock组成，假设P的通道数为C，其数学公式如下： 其中AC_BlockA|in_c＝X,out_c＝Y指的是AC_Block输入为A，其通道数为X，经过AC_Block的运算后，输出通道数为Y，Concat指的是将特征层进行通道数上的拼接。

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