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龙图腾网恭喜苏州东大金点物联科技有限公司申请的专利基于多层融合边缘增强颈部网络的目标检测优化实现方法及系统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：CN115035394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210798462.7，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于多层融合边缘增强颈部网络的目标检测优化实现方法及系统是由常徐;唐红锋;林巍峣;何天尧设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层融合边缘增强颈部网络的目标检测优化实现方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于多层融合边缘增强颈部网络的目标检测优化实现方法及系统，通过对骨干网络从图像中提取得到五层输入特征，将其中第二至第五层特征使用反向融合路径和正向融合路径进行优化特征融合，得到三层输出特征，再经目标分类和回归网络，得到优化检测结果。本发明利用神经网络不同层针对高层次和低层次特征提取能力差异，即浅层网络在提取图像轮廓、边缘、纹理等低层特征的优势，以及浅层特征分辨率高的特点，将浅层有价值的信息融合进高层特征，来进行后续的检测和分类任务。通过对高分辨率和边缘信息的利用，颈部网络可以更好地应对小尺寸和透明目标的检测问题，提升准确率的同时不受数据的限制。

本发明授权基于多层融合边缘增强颈部网络的目标检测优化实现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多层融合边缘增强颈部网络的目标检测优化实现方法，其特征在于，通过对骨干网络从图像中提取得到五层输入特征，将其中第二至第五层特征使用反向融合路径和正向融合路径进行优化特征融合，得到三层输出特征，再经目标分类和回归网络，得到优化检测结果； 所述的第二至第五层特征是指：通过常用的目标检测特征提取骨干网络提取得到的最后四层特征，其中：浅层的特征具有大分辨率和小通道数，每深入一层特征的通道数将扩大一倍，而分辨率将减小一半；最终将得到四个分辨率和通道数各不相同的特征； 所述的优化特征融合是指：从第五至第二层特征，逐层进行上采样压缩深层特征的通道数并且扩大分辨率与浅层网络特征拼接，直到第二层特征为止，实现由深到浅的反向融合路径；融合至最浅层特征后，通过下采样减小分辨率，从而与反向融合路径中的第三至第处理五层特征进行拼接，实现由浅到深的正向融合路径，具体包括：对第三至第五层特征分别进行上采样处理后分别①与第二层特征融合并通过采用残差学习方式的边缘增强后再进行下采样处理，以及②直接进行采用残差学习方式的边缘增强后与路径①得到的下采样特征融合，得到中间特征；将中间特征依次进行一次下采样、与第四层特征上采样后的结果融合、二次下采样、与第五层特征上采样后的结果融合，得到对应的三层输出特征； 所述的采用残差学习方式的边缘增强，包括两条支路，具体为：①对输入特征进行全等映射，以及②首先对输入特征通过高斯滤波器进行高斯模糊操作，得到弱化无关边缘信息的特征，再通过Sobel算子对该特征进行卷积，得到该特征的梯度图；基于特征梯度图，计算其相位图和幅度图，在通道维度进行拼接，最后输入一个3×3卷积进行通道维度的压缩，压缩到一维，作为边缘增强信息叠加到分支①中全等映射的输入特征上，实现特征的边缘增强。

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