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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于注意力机制和自适应特征融合的航拍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：CN116524379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310436543.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于注意力机制和自适应特征融合的航拍目标检测方法是由杨绿溪;郑志刚;谢昂;王潇祎;张亚中;李春国;黄永明设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制和自适应特征融合的航拍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注意力机制和自适应特征融合的航拍目标检测方法，包括：获取待检测的航拍图像数据；将待检测的航拍图像数据输入预先训练的航拍小目标检测模型，得到待检测的航拍图像数据的目标检测结果，其中，航拍小目标检测模型为在YOLO算法框架中设置轻量级自适应特征融合模块和混洗坐标注意力层，并利用训练航拍图像数据及其对应的目标检测结果训练得到。本发明在航拍视角小目标检测上，能够达到更高的识别精度。对于无人机平台的航拍小目标检测，网络速度快精度搞，能够以较低参数和计算复杂度表现出更好的检测效果。

本发明授权基于注意力机制和自适应特征融合的航拍目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和自适应特征融合的航拍目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测的航拍图像数据； 将所述待检测的航拍图像数据输入预先训练的航拍小目标检测模型，得到所述待检测的航拍图像数据的目标检测结果，其中，所述航拍小目标检测模型为在YOLO算法框架中设置轻量级自适应特征融合模块和混洗坐标注意力层，并利用训练航拍图像数据及其对应的目标检测结果训练得到； 所述航拍小目标检测模型包括：骨干网络、颈部网络、轻量级自适应特征融合模块和检测头层； 其中，所述骨干网络包括：一个起始处理层和四个阶段处理层，起始处理层包含两个卷积模块，卷积模块由二维卷积、批归一化、sigmoid加权线性单元激活函数三个子模块组成，第一阶段处理层由一个轻量级高效层聚合网络块和混洗坐标注意力层级联组成，第二阶段处理层、第三阶段处理层和第四阶段处理层均由一个最大池化层、轻量级高效层聚合网络块和混洗坐标注意力层级联组成，通过所述四个阶段处理层输出航拍图像数据的四层特征图； 所述颈部网络包括路径聚合特征金字塔网络，用于从所述骨干网络获取所述四层特征图，第一阶段处理层、第二阶段处理层和第三阶段处理层输出的特征图经过卷积模块降低通道后输入所述路径聚合特征金字塔网络，第四阶段处理层输出的特征图经过轻量级快速空间金字塔池化跨阶段局部网络模块降低通道后送入所述路径聚合特征金字塔网络，以利用所述路径聚合特征金字塔网络进行特征融合； 所述轻量级自适应特征融合模块设置在所述颈部网络的输出端，所述轻量级自适应特征融合模块由通过切片操作来下采样特征图大小并进行通道拼接以增加通道的扩张模块、融合通道信息以缩减通道的融合模块、内容感知的特征重组上采样模块和软池化模块，所述轻量级自适应特征融合模块用于通过对所述路径聚合特征金字塔网络输出的四层特征图进行自适应特征融合，并将特征图送入所述检测头层； 所述检测头层包括多个检测头，每个检测头由加性隐式模块、卷积模块和乘性隐式模块组成，检测头的损失函数包括定位损失，分类损失和置信度损失。

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