买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国卫星海上测控部申请的专利基于多分支加强和多层特征融合的小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：CN119964030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411975393.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于多分支加强和多层特征融合的小目标检测方法是由陈志敏;季陈倍;顾福飞;田梦楚;吴岑;张勤昊设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分支加强和多层特征融合的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分支加强和多层特征融合的小目标检测方法，包括获取包含有目标图像的图像数据集，并制作训练样本；以YOLOv10‑S网络为基础网络，构建用于目标识别的MFR‑YOLO网络模型，所述MFR‑YOLO网络模型的主干部分包括MECA模块，MFR‑YOLO网络模型的颈部部分包括多层特征融合模块；将训练样本输入所述MFR‑YOLO网络模型进行训练；将待检测图像输入训练好的MFR‑YOLO网络模型进行目标检测。其显著效果是：提升了目标检测的稳定性，降低了目标检测的漏检率，提升了目标检测精度。

本发明授权基于多分支加强和多层特征融合的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支加强和多层特征融合的小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取包含有目标图像的图像数据集，并制作训练样本； 步骤2、以YOLOv10-S网络为基础网络，构建用于目标识别的MFR-YOLO网络模型，所述MFR-YOLO网络模型的主干部分包括MECA模块，MFR-YOLO网络模型的颈部部分包括多层特征融合模块； 所述MECA模块用于对输入的特征图进行分块，根据不同层特征图的特点，通过注意力机制生成注意力权重矩阵，为特征图中的信息赋予不同的权重； 所述MECA模块针对不同层特征图设计了两种注意力权重生成方式，一种为LLCA，用于特征提取网络的低层特征；另一种为HLCA，用于特征提取网络的高层特征； LLCA部分将输入的低层特征图沿高和宽两个方向分割，分成多个子图，每个子图分别沿横向X和纵向Y利用平均池化和最大池化聚合信息，最大池化操作收集低层特征图中的细节信息，平均池化操作降低信息冗余抑制噪声，同时利用两种池化操作对子图进行处理，可以在抑制背景噪声的前提下突出底层细节信息，进一步融合横向X和纵向Y方向处理后的信息，经过通道变换和激活函数生成特征图的信息权重，使网络模型能更好的捕捉复杂背景下小目标和其他目标细节特征； HLCA部分对输入的高层特征图进行切块处理，然后聚合各子图的横向X、纵向Y以及通道Z方向信息，在低层特征图操作基础上增加通道方向的权重计算，为不同通道赋予权重，引导网络模型将更多注意力用来学习重要通道特征； 所述多层特征融合模块用于对MFR-YOLO网络的主干部分输出的特征图分别进行下采样操作、通道信息处理和上采样操作后进行特征融合，并对融合后特征的权重进行重标定后输出； 步骤3、将训练样本输入所述MFR-YOLO网络模型进行训练； 步骤4、将待检测图像输入训练好的MFR-YOLO网络模型进行目标检测。

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卫星海上测控部，其通讯地址为：214431 江苏省无锡市江阴市虹桥北路243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”。