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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于S-D网络全层级感知的高效检测系统及其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：CN119577685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411734628.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于S-D网络全层级感知的高效检测系统及其检测方法是由孙伟;张治国;孙荡设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于S-D网络全层级感知的高效检测系统及其检测方法在说明书摘要公布了：一种基于S‑D网络全层级感知的高效检测系统及其检测方法，系统包括主干网络、颈部网络和头部网络，其中，颈部网络包括全层级特征共享模块FLIS和详细信息提取模块DFE；FLIS模块针对不同特征设计了第一第二两个层级的分支，分别使用结构重参数化和Transformer的思想将各层级信息对齐融合再注入使得各层获得全局信息，强化跨层信息流动；DFE模块使用三特征融合映射提取详细信息，再使用通道和位置注意力机制将多尺度信息与详细信息进行融合输出；本发明S‑D颈部网络提高了多尺度特征融合能力，并在所有模型尺度上实现了速率和准确性之间的理想平衡；在VOC数据集中实验结果比原有SOTA模型精度提高3.1％，且在模型计算量上减少了7％，同时在泛化性验证visdrone数据集中也具有最优特性。

本发明授权一种基于S-D网络全层级感知的高效检测系统及其检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于S-D网络全层级感知的高效检测系统，包括主干网络、颈部网络和头部网络，其特征在于，所述颈部网络包括：全层级特征共享模块FLIS和详细信息提取模块DFE； 全层级特征共享模块FLIS包括第一分支和第二分支，每个分支均包括特征对齐Alignment模块FAS、特征融合Fuse模块FFS和特征注入Inject模块；先将输入量输入至特征对齐Alignment模块FAS，使得输入特征大小相同，再将对齐后的输出量输入至特征融合Fuse模块FFS进行特征融合，再将融合后的特征输入至特征注入Inject模块，最后将特征注入Inject模块的输出输入至各个层级； 详细信息提取模块DFE包括多尺度注意力融合模块MultiscaleattentionfusionMsaf和三特征处理模块SSFF。三特征处理模块SSFF由stack、3DConv和BNSiLU构成，三特征处理模块SSFF用于增强网络的多尺度信息提取能力，将第一分支与各层级融合后的输出输入至三特征处理模块SSFF，再将三特征处理模块SSFF的输出和第二分支与各层级融合后的输出输入至多尺度注意力融合模块MultiscaleattentionfusionMsaf；多尺度注意力融合模块MultiscaleattentionfusionMsaf用于不同尺度特征的详细信息获取；多尺度注意力融合模块Msaf包括三特征编码模块TriplefeatureencodingmoduleTFE以及通道和位置注意机制CPAM，其中，三特征编码模块TriplefeatureencodingmoduleTFE用于将不同大小的特征进行区分，获得分类特征，并对特征中存在的详细信息进行保存，通道和位置注意机制CPAM用于将详细信息与尺度信息相结合，获得更准确的输出信息，通道和位置注意机制CPAM的三输出模式使不同大小的特征在Head中分别进行处理，以获得高效的预测结果； 所述三特征处理模块SSFF将深度特征图中的高维度信息与浅度特征图中的细节信息有机联系，沿尺度轴构建尺度空间，得到同分辨率和不同尺度的图像，三特征处理模块SSFF的输入式为： Fσw,h＝Gσw,h×fw,h 其中，fw,h表示图像二维输入端，Fσw,h是由Gσw,h二维高斯滤波和平滑所得到； 在统一分辨率之后进行拼接，叠加相异尺度特征图，并用三维卷积提取其中尺度序列特征，使用具有细节信息和关键信息的S3,M3,P3层作为三特征处理模块SSFF的基准层，具体结构包括： 1使用单卷积将M4，M5的通道数进行统一； 2采用最邻近插值法对输入特征进行特征对齐，对输入特征图进行多维度转换； 3使用解压操作unsqueeze将输入的三维特征图转换为四维特征图； 4以深度信息为基准进行四维特征图的三维拼接，将获取到的特征进行有效保留； 5使用三维卷积，归一化SiLU提取尺度序列特征，对结果进行输出。

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