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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种目标检测方法、系统、设备和存储介质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：CN121564594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610091742.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种目标检测方法、系统、设备和存储介质是由刘相滨;罗卫;付祥广设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测方法、系统、设备和存储介质，本申请通过解耦式的浅层‑深层协同处理，首先，在浅层独立进行针对性的细节增强与补充，从源头上弥补了因下采样导致的小目标信息丢失，显著强化了对小目标纹理与边界的表征能力，从而有效降低了漏检率；其次，通过引入自适应融合策略，动态地融合细节增强后的浅层特征与富含全局语义的深层特征，不仅克服了多尺度特征间的信息冲突，更有效抑制了复杂背景中的噪声干扰；最终，能够生成判别力显著更强、鲁棒性更高的多尺度特征表示，显著提升了在复杂场景下的目标检测精度。

本发明授权一种目标检测方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的输入图像； 对所述输入图像进行处理，得到一组分辨率递减的多尺度特征图； 对所述多尺度特征图中分辨率最低的深层特征图进行全局上下文建模，得到全局上下文建模后的深层特征图； 对所述多尺度特征图中分辨率最高的第一浅层特征图进行细节特征提取，得到细节特征，并将所述细节特征与所述多尺度特征图中分辨率次高的第二浅层特征图进行融合，得到细节补充后的浅层特征图； 对所述细节补充后的浅层特征图进行细节增强，得到细节增强后的浅层特征图； 将所述全局上下文建模后的深层特征图和所述细节增强后的浅层特征图进行自适应融合，得到融合后的多尺度特征表示； 根据所述融合后的多尺度特征表示，得到目标检测结果； 所述对所述细节补充后的浅层特征图进行细节增强，得到细节增强后的浅层特征图，包括： 对所述细节补充后的浅层特征图，在空间域进行多尺度卷积细化，得到空间域细化后的特征； 对所述空间域细化后的特征，在频域进行分块和自适应滤波，得到多个频域滤波后的分块特征； 将多个所述频域滤波后的分块特征变换至空间域，得到多个空间域分块特征； 将多个所述空间域分块特征进行拼接，得到空间域拼接后的特征； 将所述空间域细化后的特征和所述空间域拼接后的特征进行残差连接，得到细节增强后的浅层特征图。

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