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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种视觉小目标外观特征的提取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：CN115100420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210867387.5，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种视觉小目标外观特征的提取方法是由阮泽宇;陈爱军;邹卫军设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉小目标外观特征的提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视觉小目标外观特征的提取方法，该方法如下：训练数据集图片由大、中、小和标准四种目标图像组成；将大、中目标图像放缩图片到标准目标图像的相同尺寸，为第一图像；用灰色填充小目标图像的四边得到第二图像，将其放入第一神经网络模型进行反卷积得到第三图像；将第三图像放入第二神经网络模型进行外观特征提取，获取第三图像的特征向量；使用第二神经网络模型提取第一图像的特征向量；使用提取的两个维特征向量之间的余弦距离，评判第一、三图像之间的相似度，完成视觉小目标外观特征的提取。本发明使用反卷积的方法将小目标图像放大，再利用卷积网络提取目标外观信息，并用对抗的方式训练参数，实现了小目标图像外观信息提取。

本发明授权一种视觉小目标外观特征的提取方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉小目标外观特征的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、收集所有训练数据集图片，数据集由大目标图像、中目标图像、小目标图像和目标图像组成；步骤2、将大目标图像和中目标图像利用双线性插值法放缩图片到目标图像的相同尺寸，称为第一图像；步骤3、用灰色填充小目标图像的四边，使目标像素变为64*32，得到第二图像；步骤4、将第二图像放入第一神经网络模型进行反卷积，得到第三图像，此时第三图像的像素尺寸与第一图像相同；步骤5、将第三图像放入第二神经网络模型进行外观特征提取，获取第三图像的特征向量，特征向量长度为128维；步骤6、同样使用第二神经网络模型提取第一图像的128维特征向量；步骤7、使用步骤5和步骤6提取的128维特征向量之间的余弦距离，评判第一图像与第三图像之间的相似程度，即用128维特征向量之间的余弦距离评判步骤1中所有数据集之间的相似程度，完成视觉小目标外观特征的提取；步骤4中的第一神经网络模型、步骤5中的第二神经网络模型组成对抗模型；第一神经网络模型为对抗网络中的生成器模型，该模型由以下部分组成：一、特征提取卷积神经网络，用以提取第二图像的特征；二、两层反卷积网络，用以将特征具象化成目标图像尺寸的图像；第二神经网络模型为对抗网络中的判别器模型，该模型由三层卷积神经网络模型组成，用以获取图像的特征向量；使用对抗的方式训练第一神经网络模型第二神经网络模型组成的对抗模型，具体步骤为：1在第一图像中取任一图像放入第二神经网络，获得128维特征向量，称为第一特征向量；2取1中图像的同一文件夹下的小目标图像，将其按照步骤3、步骤4、步骤5方法获取得到128维特征向量，称为第二特征向量；3固定判别器网络参数，以第一特征向量和第二特征向量之间的余弦距离作为损失更新生成器网络参数；4将2中的小目标图像再次按照步骤3、步骤4、步骤5方法获取得到128维特征向量，称为第三特征向量；5固定生成器网络参数，以第一特征向量的负向量和第四特征向量之间的余弦距离作为损失更新判别器网络参数；6不断重复以上步骤1～5，直到3中的损失函数小于0.2且5中的损失函数也小于0.2。

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