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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于深度学习的空中弱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：CN119741475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411806018.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于深度学习的空中弱小目标检测方法是由程阳;李朝辉;郝群;邢浩月;曹杰设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的空中弱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深度学习的空中弱小目标检测方法，包括：获取待检测空中图像；将所述待检测空中图像输入至目标检测模型，获取初始检测结果；其中，所述目标检测模型通过训练集训练获得，所述训练集为：包括极端环境空中图像和标注，所述目标检测模型采用神经网络进行构建，所述神经网络用于对待检测空中图像进行多次图像融合提取置信度图，根据所述置信度图获取检测结果。本发明方法在空中弱小目标检测模型中引入特征嵌入模块，以辅助检测，使得在复杂背景和低信噪比条件下也能展现优良的检测效果。

本发明授权一种基于深度学习的空中弱小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的空中弱小目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测空中图像； 将所述待检测空中图像输入至目标检测模型，获取初始检测结果；其中，所述目标检测模型通过训练集训练获得，所述训练集为：包括极端环境空中图像和标注，所述目标检测模型采用神经网络进行构建，所述神经网络用于对待检测空中图像进行多次图像融合提取置信度图，根据所述置信度图获取检测结果； 所述目标检测模型包括：特征嵌入模块、位置编码模块、复合编码模块、上采样模块和解码器，其中，第二特征图经过特征嵌入模块和位置编码模块处理后获得，所述复合编码模块还包括增强单元； 将第二特征图输入至复合编码模块，复合编码模块包括依次连接且预设数量的特征提取结构，各特征提取结构的输入在经过特征提取结构时，依次经过多头自注意力单元、层归一化模块、增强单元和第一激活层得到第三特征图，然后第三特征图与特征提取结构的输入进行融合得到第四特征图；第四特征图再依次经过特征提取结构中的第二多头自注意力单元、第二层归一化模块、增强单元和第二激活层生成第五特征图，然后第五特征图再与第四特征图进行融合得到第六特征图，第六特征图再与特征提取结构的输入进行融合得到第七特征图，作为复合编码模块的输出特征； 增强单元包括第一卷积层和第二卷积层，第二多头自注意力单元的输出依次经过第一卷积层和第二卷积层处理后，再与第二多头自注意力单元的输出进行融合，得到中间特征图，同时第二多头自注意力单元的输出依次经过第二卷积层处理后，与中间特征图融合，再输入至第一激活层中，获取增强特征图。

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