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龍圖騰網獲悉中國衛星海上測控部申請的專利基于多分支加強和多層特征融合的小目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119964030B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411975393.8，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權基于多分支加強和多層特征融合的小目標檢測方法是由陳志敏;季陳倍;顧福飛;田夢楚;吳岑;張勤昊設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多分支加強和多層特征融合的小目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多分支加強和多層特征融合的小目標檢測方法，包括獲取包含有目標圖像的圖像數據集，并制作訓練樣本；以YOLOv10?S網絡為基礎網絡，構建用于目標識別的MFR?YOLO網絡模型，所述MFR?YOLO網絡模型的主干部分包括MECA模塊，MFR?YOLO網絡模型的頸部部分包括多層特征融合模塊；將訓練樣本輸入所述MFR?YOLO網絡模型進行訓練；將待檢測圖像輸入訓練好的MFR?YOLO網絡模型進行目標檢測。其顯著效果是：提升了目標檢測的穩定性，降低了目標檢測的漏檢率，提升了目標檢測精度。

本發明授權基于多分支加強和多層特征融合的小目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多分支加強和多層特征融合的小目標檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、獲取包含有目標圖像的圖像數據集，并制作訓練樣本； 步驟2、以YOLOv10-S網絡為基礎網絡，構建用于目標識別的MFR-YOLO網絡模型，所述MFR-YOLO網絡模型的主干部分包括MECA模塊，MFR-YOLO網絡模型的頸部部分包括多層特征融合模塊； 所述MECA模塊用于對輸入的特征圖進行分塊，根據不同層特征圖的特點，通過注意力機制生成注意力權重矩陣，為特征圖中的信息賦予不同的權重； 所述MECA模塊針對不同層特征圖設計了兩種注意力權重生成方式，一種為LLCA，用于特征提取網絡的低層特征；另一種為HLCA，用于特征提取網絡的高層特征； LLCA部分將輸入的低層特征圖沿高和寬兩個方向分割，分成多個子圖，每個子圖分別沿橫向X和縱向Y利用平均池化和最大池化聚合信息，最大池化操作收集低層特征圖中的細節信息，平均池化操作降低信息冗余抑制噪聲，同時利用兩種池化操作對子圖進行處理，可以在抑制背景噪聲的前提下突出底層細節信息，進一步融合橫向X和縱向Y方向處理后的信息，經過通道變換和激活函數生成特征圖的信息權重，使網絡模型能更好的捕捉復雜背景下小目標和其他目標細節特征； HLCA部分對輸入的高層特征圖進行切塊處理，然后聚合各子圖的橫向X、縱向Y以及通道Z方向信息，在低層特征圖操作基礎上增加通道方向的權重計算，為不同通道賦予權重，引導網絡模型將更多注意力用來學習重要通道特征； 所述多層特征融合模塊用于對MFR-YOLO網絡的主干部分輸出的特征圖分別進行下采樣操作、通道信息處理和上采樣操作后進行特征融合，并對融合后特征的權重進行重標定后輸出； 步驟3、將訓練樣本輸入所述MFR-YOLO網絡模型進行訓練； 步驟4、將待檢測圖像輸入訓練好的MFR-YOLO網絡模型進行目標檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國衛星海上測控部，其通訊地址為：214431 江蘇省無錫市江陰市虹橋北路243號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。