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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利一种多模态渐进式融合的航拍小目标图像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：CN121767888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610247155.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种多模态渐进式融合的航拍小目标图像检测方法是由程擎;蒋言;王德超;高源;邱韵;高增;胡焱设计研发完成，并于2026-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态渐进式融合的航拍小目标图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开一种多模态渐进式融合的航拍小目标图像检测方法，包括步骤：采集航拍小目标图像；将航拍小目标图像输入改进的跨模态目标检测模型，输出航拍小目标图像中预测的小目标的位置、类别、置信度；跨模态目标检测模型包括骨干网络、颈部网络、检测头，骨干网络包括可见光分支、红外分支、四个动态增强模块以及最终由一个多尺度小目标交叉筛选机制模块将可见光分支和红外分支融合起来；颈部网络将YOLO11网络中的C2k3模块替换为多尺度小目标交叉筛选机制模块。本发明在满足双模态数据同时输入的状态下，构建跨模态目标检测模型，对双流特征进行提取并融合，实现在不同阶段的同维度特征增强和跨维度特征融合。

本发明授权一种多模态渐进式融合的航拍小目标图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态渐进式融合的航拍小目标图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集航拍小目标图像；将航拍小目标图像输入基于YOLO11网络改进的跨模态目标检测模型，输出航拍小目标图像中预测的小目标的位置、类别、置信度； 所述跨模态目标检测模型包括骨干网络、颈部网络、检测头，其中，所述骨干网络包括可见光分支、红外分支、四个动态增强模块以及最终由一个多尺度小目标交叉筛选机制模块将可见光分支和红外分支融合起来；所述颈部网络将YOLO11网络中的C2k3模块替换为多尺度小目标交叉筛选机制模块； 每个所述动态增强模块的处理流程如下： 输入动态增强模块的可见光分支的特征Frgb和红外分支的特征Fir分别为： ； ； 其中，为实数集合，B为批量，C为通道数，H为高度，W为宽度； 生成动态卷积核权重Wk： ； 其中，Wk的维度对应于动态卷积核的大小；Softmax为Softmax激活函数；Conv2为第二层卷积处理；为ReLU激活函数；Conv1为第1层卷积处理；AvgPool为全局池化操作； 利用多头交叉注意力机制将可见光分支的特征Frgb作为查询Q，红外分支的特征Fir作为键K和值V，计算Q和K的相似度，并加权聚合V，计算完成后，将结果重排回空间维度[B,C,H,W]，具体为： ； 其中，Fatt为交互特征；Attention为多头交叉注意力机制操作； 利用动态卷积核权重Wk对交互特征Fatt进行特征增强，具体为： ； 其中，Fdyn为共享动态特征；为动态卷积操作； 计算权重： ； 其中，Grgb为可见光分支的权重；Gir为红外分支的权重；为Sigmoid激活函数；Concat为拼接操作；Conv为卷积操作； 使用门控调节共享动态特征，作为残差加回原始特征，具体为： ； ； 其中，为动态增强模块输出的可见光分支的特征；为动态增强模块输出的红外分支的特征； 每个所述多尺度小目标交叉筛选机制模块的处理流程如下： 将输入多尺度小目标交叉筛选机制模块的图像特征F分为主流特征Fpri和互补特征Fcomp，计算主流特征Fpri和互补特征Fcomp专属的特征矩阵： ； ； 其中，MFpri为主流特征的聚合特征；n=3,5,9表示卷积核大小为n×1；Wn×1表示卷积核大小为n×1的垂直条形卷积；LN为层归一化；Qpri、Kpri、Vpri分别表示主流特征Fpri专属的查询矩阵、键矩阵、值矩阵；为1×1卷积线性映射； ； ； 其中，MFcomp为互补特征的聚合特征；n=3,5,9表示卷积核大小为1×n；W1×n表示卷积核大小为1×n的水平条形卷积；Qcomp、Kcomp、Vcomp分别表示互补特征Fcomp专属的查询矩阵、键矩阵、值矩阵； 计算主流注意力图A1和互补注意力图A2： ； ； 其中，Softmax为Softmax激活函数；dn为缩放因子；为矩阵转置； 计算主流特征子集Z1和互补特征子集Z2： ； ； 其中，表示通过映射层将通道维度由C降至C2； ； 其中，Ofinal表示多尺度小目标交叉筛选机制模块输出的张量。

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