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龙图腾网恭喜重庆理工大学申请的专利一种基于多尺度特征融合的目标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：CN114118284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202111450611.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多尺度特征融合的目标检测方法是由张光建;尹一铭设计研发完成，并于2021-11-30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目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及一种基于多尺度特征融合的目标检测方法，包括：构建目标检测模型并进行训练；获取待检测目标的图像数据；将待检测目标的图像数据输入经过训练的目标检测模型中；首先基于图像数据提取多尺度的特征图；然后通过逐层特征融合和反馈特征融合的方式对低层特征图进行充分融合，得到对应的低层融合特征图；再通过注意力机制仅对高层特征图进行融合更新，得到对应的高层融合特征图；最后基于低层融合特征图和高层融合特征图生成对应的多尺度融合特征图；基于多尺度融合特征图完成目标检测。本发明中基于多尺度特征融合的目标检测方法能够充分融合尺度特征并保证小目标的检测效果，从而能够提升目标检测的准确性和效果。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的目标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目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建目标检测模型，并对目标检测模型进行训练；S2：获取待检测目标的图像数据；S3：将待检测目标的图像数据输入经过训练的目标检测模型中；所述目标检测模型首先基于图像数据提取多尺度的特征图；然后通过逐层特征融合和反馈特征融合的方式对低层特征图进行充分融合，得到对应的低层融合特征图；再通过注意力机制仅对高层特征图进行融合更新，得到对应的高层融合特征图；最后基于低层融合特征图和高层融合特征图生成对应的多尺度融合特征图；通过动态平衡损失函数训练所述目标检测模型；动态平衡损失函数在平衡L1损失函数的基础上引入了动态策略，使得能够实现动态标签分配，并能够调整损失函数的形状；动态标签分配通过如下公式表示： 上述式中：Label表示标签，Tnow表示当前阈值；训练时，先计算提议框与其真实框之间的IoUs得到集合I，然后从集合I中选择第K个最大值来更新Tnow的阈值；动态平衡损失函数通过如下公式表示： 上述式中：Lb表示动态平衡损失，α、b、γ通过公式αlnb+1＝γ相互约束；训练时，先计算提议框与其真实框之间的回归标签E，然后从回归标签E中选择第K个最小值来更新βnow；通过微调因子fine_tune实现对损失函数形状的微整以消除导数不连续的影响，微调因子的公式如下： 其中，fine_tune＜γ；S4：基于多尺度融合特征图完成目标检测。

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