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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于密集区域感知的高效航拍图像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：CN114445705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210071009.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于密集区域感知的高效航拍图像的目标检测方法是由冷佳旭;莫梦竟成;高新波设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密集区域感知的高效航拍图像的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于密集区域感知的高效航拍图像的目标检测方法，该方法包括：实时获取待检测的图像，将待检测的图像输入到训练好目标检测模型中，得到检测结果；对检测的结果进行标记；本发明通过利用基于密集区域感知的方法有效区分出中的密集区域，然后利用整张图像粗糙检测时提取出的全局上下文信息辅助密集区域的精细检测，提高了密集区域中的小目标检测的性能；在非密集区域处理过程中使用结构更简单的检测器可以极大地减少计算所需资源，提升目标检测模型的检测速度并降低检测过程中所需的显存占用，避免不必要的浪费。

本发明授权一种基于密集区域感知的高效航拍图像的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于密集区域感知的高效航拍图像的目标检测方法，其特征在于，包括：实时获取待检测的图像，将待检测的图像输入到训练好目标检测模型中，得到检测结果；对检测的结果进行标记；训练目标检测模型的过程包括：S1：获取航拍图像数据集，对该数据集中的数据进行预处理，将预处理后的数据集进行划分，得到训练集和测试集；S2：将训练集中的航拍图像输入到目标检测模型的输入层中，提取航拍图像的低分辨率图像和高分辨率特征；S3：将低分辨率图像分别输入到全局粗糙检测器和卷积神经网络中，得到全局粗糙检测结果图和目标分布状况的密度图；采用全局粗糙检测器对低分辨率图像进行处理的过程包括：确定低分辨率图像中的目标，对确定的目标进行标记；从背景中分离出标记的目标；确定分离出的目标类别及其空间位置；S4：提取密度图的全局上下文信息，得到全局特征图；S5：对密度图进行积分处理，得到目标个数；并使用全局粗糙检测结果图对密度图进行调优处理，对调优后的密度图进行二值化处理，得到低分辨率目标区域遮罩图；S6：将低分辨率目标区域遮罩图映射到高分辨率特征图中，得到高分辨率目标区域图像；S7：对高分辨率目标区域图像进行裁剪，得到独立的聚焦区域图像；将聚焦区域图像、目标个数以及全局特征图输入到第二检测器中，得到区域精细检测结果图；S8：将全局粗糙检测结果图和区域精细检测结果图进行融合，得到最终的检测结果；S9：计算模型的损失函数，不断调整模型的参数，当损失函数最小时，完成模型的训练。

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