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龙图腾网获悉中国铁塔股份有限公司湘潭市分公司;中国铁塔股份有限公司湖南省分公司申请的专利低空防御场景低慢小目标识别方法、终端、介质及产品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：CN121170278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511729267.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权低空防御场景低慢小目标识别方法、终端、介质及产品是由苏晓蒙;尹琪;戴方雄;李铀博设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本低空防御场景低慢小目标识别方法、终端、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低空防御场景低慢小目标识别方法、终端、介质及产品。该方法首先通过多尺度特征自适应目标检测网络处理视频帧，该网络集成全局自注意力机制以捕捉远程依赖关系，并采用动态加权多尺度特征融合结构融合浅层细节与深层语义信息，结合优化的损失函数输出目标边界框和类别。然后使用时序级多目标身份保持与轨迹生成模块，通过融合卡尔曼滤波运动预测与外观特征匹配，实现跨帧目标身份稳定关联，并配合轨迹维护机制管理目标生命周期。本发明有效解决了低慢小目标特征弱化、复杂背景干扰和多目标跟踪不稳定等问题，显著提升了识别精度、抗干扰能力和跟踪连续性，同时满足低空防御实时性要求。

本发明授权低空防御场景低慢小目标识别方法、终端、介质及产品在权利要求书中公布了：1.低空防御场景低慢小目标识别方法，其特征在于，包括： S1，通过多尺度特征自适应目标检测网络对输入视频帧进行处理，输出包含低慢小目标边界框、类别和置信度的检测结果； S2，使用时序级多目标身份保持与轨迹生成模块，对连续视频帧中的目标进行身份关联与轨迹跟踪； 其中，所述多尺度特征自适应目标检测网络集成有全局自注意力子模块，用于捕捉小目标与全局背景的远程依赖关系；并采用动态加权多尺度特征融合结构，融合浅层空间细节与深层语义信息，具体为： 使用分层级卷积编码器提取不同尺度的特征； 将中深层特征输入所述全局自注意力子模块，生成增强后的特征； 将增强后的深层特征上采样后与浅层特征进行融合； 对融合后的不同尺度特征进行动态加权和拼接，得到最终融合特征，具体为： 将深层特征上采样后与中层特征融合，得到第一级融合特征； 将所述第一级融合特征上采样后与浅层特征融合，得到第二级融合特征，对深层特征进行加权重标定； 对每一级融合特征进行加权重标定，将加权重标定后的各级特征进行拼接，得到最终的融合特征。

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铁塔股份有限公司湘潭市分公司;中国铁塔股份有限公司湖南省分公司，其通讯地址为：411101 湖南省湘潭市岳塘区书院路街道书院路36号办公楼801-818室；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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