一种基于自适应特征提取与多尺度增强的目标检测方法及系统

本发明涉及一种基于自适应特征提取与多尺度增强的目标检测方法及系统。所述方法包括：对原始图像进行标准化预处理得到待检测原始图像；将待检测原始图像输入至并行结构的扩张卷积块中，捕捉待检测原始图像在不同尺度下的特征信息；通过目标归一化方法动态调整各个通道特征的贡献度，得到最优特征向量；并对最优特征向量进行缩放，得到压缩后的目标注意力权重，采用通道注意力门控方法对于目标注意力权重计算门控信号，并生成融合特征图；通过多尺度增强特征金字塔网络提取出深层特征；通过分类器和回归器输出目标检测结果。可以提高目标检测在不同尺度目标上的准确性和有效性，增强对复杂场景下目标的检测能力。

《一种基于自适应特征提取与多尺度增强的目标检测方法及系统》是一发明专利，专利号为 2025101031221，当前法律状态为已下证，由南京交通职业技术学院提出申请，发明人为易星;刘佳;吴阳明;吴昊，申请日期为2025-01-22，公开（公告）日期为2026-07-14，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能、智能交通、智慧交通、自动驾驶、智驾、计算机视觉、特征融合、定位、识别、图像目标检测、遥感图像分析、安防监控。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于自适应特征提取与多尺度增强的目标检测方法及系统。所述方法包括：对原始图像进行标准化预处理得到待检测原始图像；将待检测原始图像输入至并行结构的扩张卷积块中，捕捉待检测原始图像在不同尺度下的特征信息；通过目标归一化方法动态调整各个通道特征的贡献度，得到最优特征向量；并对最优特征向量进行缩放，得到压缩后的目标注意力权重，采用通道注意力门控方法对于目标注意力权重计算门控信号，并生成融合特征图；通过多尺度增强特征金字塔网络提取出深层特征；通过分类器和回归器输出目标检测结果。可以提高目标检测在不同尺度目标上的准确性和有效性，增强对复杂场景下目标的检测能力。

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