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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于特征融合与注意力机制的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：CN115424104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210998016.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于特征融合与注意力机制的目标检测方法是由周慧鑫;张伟鹏;戴加乐;于跃;宋江鲁奇;张嘉嘉;李苗青;张喆;滕翔;王珂;李欢;朱贺隆;梅峻溪;王财顺;石志鹏设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合与注意力机制的目标检测方法在说明书摘要公布了：一种基于特征融合与注意力机制的目标检测方法，红外图像输入MobileNet网络进行逐层卷积计算，得到不同尺度的特征图，建立双向特征融合模块IBFPN，将所述用于检测的特征金字塔图像输入IBFPN，以进行上下层信息的相互融合；经过IBFPN后，将各融合特征层输入到注意力模块ECBAM，通过ECBAM为不同的特征赋予不同的比重；将经IBFPN和ECBAM处理的不同尺度的特征图送入检测模块进行检测，获取每个候选框的类别及相应的边界框，得到预测结果；将预测结果进行非极大值抑制，删除多余的目标框，获得最终的检测结果。综合对比多种检测算法后，实验结果表明，本发明可以有效提高红外目标的检测精度。

本发明授权一种基于特征融合与注意力机制的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合与注意力机制的目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将红外图像输入MobileNet网络进行逐层卷积计算，得到不同尺度的特征图，其中DWS11、DWS13、DWS14_2、DWS15_2、DWS16_2和DWS17_2这6层特征图是用于检测的特征金字塔图像； 步骤2，建立双向特征融合模块IBFPN，将所述用于检测的特征金字塔图像输入IBFPN，以进行上下层信息的相互融合；所述IBFPN是在双向金字塔网络的基础上，构建残差特征增强模块RFA以加强顶层特征，并且引入自底向上的融合路径，同时针对同一层级，加入一条从起始输入到输出的连接；所述RFA是在Res残差结构中引入AugFPN中残差特征增强的思想，并融入自适应空间融合模块，RFA通过残差特征增加上下文信息，以减少最高层特征的损失，以提高金字塔的性能； 步骤3，经过IBFPN后，将各融合特征层输入到注意力模块ECBAM，通过ECBAM为不同的特征赋予不同的比重； 步骤4，将经IBFPN和ECBAM处理的DWS11、DWS13、DWS14_2、DWS15_2、DWS16_2和DWS17_2送入检测模块进行检测，获取每个候选框的类别及相应的边界框，得到预测结果； 步骤5，将预测结果进行非极大值抑制，删除多余的目标框，获得最终的检测结果。

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