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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于知识图谱的小目标检测方法、设备及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：CN115294327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210936483.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于知识图谱的小目标检测方法、设备及存储介质是由张卫山;刘启源设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的小目标检测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于知识图谱的小目标检测方法、设备及存储介质。低分辨率的小目标可视化信息少，难以提取到具有鉴别力的特征，并且极易受到环境因素的干扰，进而导致了检测模型难以精准定位和识别小目标。本发明基于CN‑Probase中文通用概念知识图谱构建了目标上下文知识图谱，通过改进YOLOv3网络使得目标检测模型可以充分利用知识图谱中的先验信息，获取更多上下文特征，从而从而在保证检测速度的同时有效提高了小目标检测精度。

本发明授权一种基于知识图谱的小目标检测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于CN-Probase中文通用概念知识图谱与ImageNet图像数据集构建目标上下文知识图谱；具体过程为： S11，对文本格式的ImageNet数据集类别信息采用BiLSTM+CRF算法进行命名实体识别；首先使用Skip-gram模型将单词映射为词向量，之后通过BiLSTM层得到每个单词对于每个标签的得分概率，最后将得分概率输入CRF层，学习标签间的顺序依赖信息，得到命名实体识别结果； S12，将CN-Probase中文通用概念知识图谱的结构化数据与步骤S11提取后的实体进行实体链接：根据给定的实体指称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过Cosine相似度计算将指称项链接到正确的实体对象； S13，基于ImageNet数据集图像与步骤S12得到的事实表达构建本体；使用RDFS语言进行schema层建模，对于存在Part-of约束依赖关系的实体，在ImageNet数据集中筛选出实体同时出现的图像，并进行目标标注，计算各目标长宽对于图片长宽的相对值，将该值填充入相应实体的属性值域； S14，对形成的目标上下文知识图谱做质量评估，同时通过知识推理进行知识图谱的拓展； S2，在目标上下文知识图谱中，根据训练集小目标的类别信息与文本描述查找关联实体，获取用以辅助检测的显式上下文信息； S3，基于YOLOv3网络模型进行改进，利用步骤S2获取的显式上下文信息搭建小目标检测模型； S4，将小目标图像输入步骤S3搭建的小目标检测模型中，对图像进行检测处理并输出检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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