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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利一種基于S-D網絡全層級感知的高效檢測系統及其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：CN119577685B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411734628.4，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種基于S-D網絡全層級感知的高效檢測系統及其檢測方法是由孫偉;張治國;孫蕩設計研發完成，并于2024-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于S-D網絡全層級感知的高效檢測系統及其檢測方法在說明書摘要公布了：一種基于S?D網絡全層級感知的高效檢測系統及其檢測方法，系統包括主干網絡、頸部網絡和頭部網絡，其中，頸部網絡包括全層級特征共享模塊FLIS和詳細信息提取模塊DFE；FLIS模塊針對不同特征設計了第一第二兩個層級的分支，分別使用結構重參數化和Transformer的思想將各層級信息對齊融合再注入使得各層獲得全局信息，強化跨層信息流動；DFE模塊使用三特征融合映射提取詳細信息，再使用通道和位置注意力機制將多尺度信息與詳細信息進行融合輸出；本發明S?D頸部網絡提高了多尺度特征融合能力，并在所有模型尺度上實現了速率和準確性之間的理想平衡；在VOC數據集中實驗結果比原有SOTA模型精度提高3.1％，且在模型計算量上減少了7％，同時在泛化性驗證visdrone數據集中也具有最優特性。

本發明授權一種基于S-D網絡全層級感知的高效檢測系統及其檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于S-D網絡全層級感知的高效檢測系統，包括主干網絡、頸部網絡和頭部網絡，其特征在于，所述頸部網絡包括：全層級特征共享模塊FLIS和詳細信息提取模塊DFE； 全層級特征共享模塊FLIS包括第一分支和第二分支，每個分支均包括特征對齊Alignment模塊FAS、特征融合Fuse模塊FFS和特征注入Inject模塊；先將輸入量輸入至特征對齊Alignment模塊FAS，使得輸入特征大小相同，再將對齊后的輸出量輸入至特征融合Fuse模塊FFS進行特征融合，再將融合后的特征輸入至特征注入Inject模塊，最后將特征注入Inject模塊的輸出輸入至各個層級； 詳細信息提取模塊DFE包括多尺度注意力融合模塊MultiscaleattentionfusionMsaf和三特征處理模塊SSFF。三特征處理模塊SSFF由stack、3DConv和BNSiLU構成，三特征處理模塊SSFF用于增強網絡的多尺度信息提取能力，將第一分支與各層級融合后的輸出輸入至三特征處理模塊SSFF，再將三特征處理模塊SSFF的輸出和第二分支與各層級融合后的輸出輸入至多尺度注意力融合模塊MultiscaleattentionfusionMsaf；多尺度注意力融合模塊MultiscaleattentionfusionMsaf用于不同尺度特征的詳細信息獲取；多尺度注意力融合模塊Msaf包括三特征編碼模塊TriplefeatureencodingmoduleTFE以及通道和位置注意機制CPAM，其中，三特征編碼模塊TriplefeatureencodingmoduleTFE用于將不同大小的特征進行區分，獲得分類特征，并對特征中存在的詳細信息進行保存，通道和位置注意機制CPAM用于將詳細信息與尺度信息相結合，獲得更準確的輸出信息，通道和位置注意機制CPAM的三輸出模式使不同大小的特征在Head中分別進行處理，以獲得高效的預測結果； 所述三特征處理模塊SSFF將深度特征圖中的高維度信息與淺度特征圖中的細節信息有機聯系，沿尺度軸構建尺度空間，得到同分辨率和不同尺度的圖像，三特征處理模塊SSFF的輸入式為： Fσw,h＝Gσw,h×fw,h 其中，fw,h表示圖像二維輸入端，Fσw,h是由Gσw,h二維高斯濾波和平滑所得到； 在統一分辨率之后進行拼接，疊加相異尺度特征圖，并用三維卷積提取其中尺度序列特征，使用具有細節信息和關鍵信息的S3,M3,P3層作為三特征處理模塊SSFF的基準層，具體結構包括： 1使用單卷積將M4，M5的通道數進行統一； 2采用最鄰近插值法對輸入特征進行特征對齊，對輸入特征圖進行多維度轉換； 3使用解壓操作unsqueeze將輸入的三維特征圖轉換為四維特征圖； 4以深度信息為基準進行四維特征圖的三維拼接，將獲取到的特征進行有效保留； 5使用三維卷積，歸一化SiLU提取尺度序列特征，對結果進行輸出。

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