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龙图腾网恭喜无锡车联天下信息技术有限公司申请的专利一种基于特征增强与像素反转去雾的多尺度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：CN119359696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411839589.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于特征增强与像素反转去雾的多尺度目标检测方法是由盖泽宇;马龙雨;梁腾设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征增强与像素反转去雾的多尺度目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于特征增强与像素反转去雾的多尺度目标检测方法，在指定卷积层中引入SE注意力机制结合加强特征提取模块，构建了特征增强模块，解决了多尺度特征融合过程中信道注意力的问题，减少了深层网络中特征图的上下文信息丢失，有效地提高了水下不同尺度生物识别的准确性；基于VGG16作为基础网络构建多尺度目标检测模型的主干网络，在卷积层4、第二全连接FC层和卷积层6中分别嵌入所述特征增强模块，同时将主干网络的将卷积层4、第二全连接FC层和卷积层6分别经过特征增强模块进行多尺度增强后堆叠连接起来并进行特征提取，实现了不同卷积层的特征融合操作，可以使浅层细节信息更多地被传递到深层，从而提取更加丰富的信息。

本发明授权一种基于特征增强与像素反转去雾的多尺度目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征增强与像素反转去雾的多尺度目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建特征增强模块；将SE注意力机制模块的嵌入到指定卷积层中构建所述特征增强模块；S2：构建多尺度目标检测模型；所述多尺度目标检测模型包括：依次连接的预处理模块、主干网和输出层；所述主干网以VGG16作为基础网络，融入所述特征增强模块SFEM，其包括：依次连接的卷积层1~卷积层5、第一全连接FC层、第二全连接FC层和卷积层6~卷积层9；在卷积层4、第二全连接FC层、卷积层6~卷积层9后面分别设置一个不同尺寸的预测模块；在卷积层4、第二全连接FC层和卷积层6中分别嵌入一个所述特征增强模块；卷积层4的输出经过特征增强模块进行特征增强处理后送入本层对应的所述预测模块；卷积层4和所述第二全连接FC层的输出分别经过特征增强处理后经过一个卷积操作后，经过所述特征增强模块进行特征增强处理，输出结果记作：二次增强特征；将所述二次增强特征送入第二全连接FC层对应的预测模块中；所述卷积层6输出经过特征增强模块进行特征增强处理后，与所述二次增强特征经过一个卷积操作后，经过所述特征增强模块进行特征增强处理，然后送入所述卷积层6对应的预测模块中；将所有预测模块输出的所有特征图叠加得到最后的输出结果；S3：基于历史数据构建训练数据集和验证数据集，基于所述训练数据集对所述多尺度目标检测模型进行训练，得到训练好的多尺度目标检测模型；S4：基于训练好的多尺度目标检测模型对待识别图像进行识别。

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