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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利轻量化航空多光谱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：CN120032196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510520981.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权轻量化航空多光谱目标检测方法是由王含宇;郎凯奇;金鑫;田大鹏;沈宏海;晏春回;孟令通;王子龙设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量化航空多光谱目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种轻量化航空多光谱目标检测方法。方法包括：S1：获取同一拍摄场景下的可见光图像和红外图像；S2：构建多光谱目标检测网络，多光谱目标检测网络包括多尺度提取网络、颈部网络和头部网络；S3：将可见光图像和红外图像输入至多光谱目标检测网络进行训练，获得多光谱目标检测模型；S4：将同一拍摄场景下的待检测可见光图像和待检测红外图像输入至多光谱目标检测模型进行检测，获得目标位置和目标类别。本发明具有低计算复杂度和小显存占用的优势，能够满足轻量化航空多光谱多目标检测的实际应用需求。

本发明授权轻量化航空多光谱目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化航空多光谱目标检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤： S1：获取同一拍摄场景下的可见光图像和红外图像； S2：构建多光谱目标检测网络，所述多光谱目标检测网络包括多尺度提取网络、颈部网络和头部网络； 所述多尺度提取网络用于对可见光图像和红外图像进行信息提取、交互和融合，融合后的特征经颈部网络输入至头部网络； S3：将可见光图像和红外图像输入至多光谱目标检测网络进行训练，获得多光谱目标检测模型； S4：将同一拍摄场景下的待检测可见光图像和待检测红外图像输入至多光谱目标检测模型进行检测，获得目标位置和目标类别； 多尺度提取网络包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、第三特征提取模块、第四特征提取模块、第五特征提取模块、第六特征提取模块、第七特征提取模块、第八特征提取模块、第九特征提取模块、第十特征提取模块、第一高效交叉注意力融合模块、第二高效交叉注意力融合模块、第三高效交叉注意力融合模块、第四高效交叉注意力融合模块和SPPF模块；其中，红外图像经第一特征提取模块和第二特征提取模块进行处理，获得特征图A1；可见光图像经第三特征提取模块和第四特征提取模块进行处理，获得特征图A2；将特征图A1和特征图A2输入至第一高效交叉注意力融合模块进行处理，对应获得特征图A3和特征图A4；将特征图A3输入至第五特征提取模块进行处理，获得特征图A5，将特征图A4输入至第六特征提取模块进行处理，获得特征图A6，将特征图A5和特征图A6输入至第二高效交叉注意力融合模块进行处理，对应获得特征图A7和特征图A8；将特征图A7输入至第七特征提取模块进行处理，获得特征图A9，将特征图A8输入至第八特征提取模块进行处理，获得特征图A10，将特征图A9和特征图A10输入至第三高效交叉注意力融合模块进行处理，对应获得特征图A11和特征图A12；将特征图A11输入至第九特征提取模块进行处理，获得特征图A13，将特征图A12输入至第十特征提取模块进行处理，获得特征图A14，将特征图A13和特征图A14输入至第四高效交叉注意力融合模块进行处理，对应获得特征图A15和特征图A16； 将特征图A3和特征图A4相加，获得第一融合特征；将特征图A7和特征图A8相加，获得第二融合特征；将特征图A11和特征图A12相加，获得第三融合特征；将特征图A15和特征图A16相加，获得特征图A17；将特征图A17输入至SPPF模块进行处理，获得第四融合特征； 第一特征提取模块和第三特征提取模块的网络结构相同，所述第一特征提取模块包括网络结构相同的第一CBS模块和第二CBS模块； 第二特征提取模块、第四特征提取模块、第五特征提取模块、第六特征提取模块、第七特征提取模块、第八特征提取模块、第九特征提取模块的第十特征提取模块的网络结构相同，第二特征提取模块包括依次连接的第三CBS模块和第一C2F模块； 第一高效交叉注意力融合模块、第二高效交叉注意力融合模块、第三高效交叉注意力融合模块和第四高效交叉注意力融合模块的网络结构相同，所述第一高效交叉注意力融合模块包括第四CBS模块、第五CBS模块、第一降采样层、第二降采样层、第三降采样层、第一Conv模块、第二Conv模块、第三Conv模块、第四Conv模块、第五Conv模块、第六Conv模块、可见光交叉注意力机制、红外交叉注意力机制、第一上采样层、第二上采样层、第一MLP模块；其中，特征图A1经第一降采样层和第一Conv模块进行处理，获得特征图B1；特征图A2经第二降采样层和第二Conv模块进行处理，获得特征图B2；将特征图A1和特征图A2进行拼接操作，获得特征图B3，特征图B3经第四CBS模块、第三降采样层和第三Conv模块进行处理，获得特征图B4；将特征图B4进行分裂操作，获得特征图B5和特征图B6，将特征图B1和特征图B5经可见光交叉注意力机制和第一上采样层进行处理，获得可见光注意力矩阵，将特征图B2和特征图B6经红外交叉注意力机制和第二上采样层进行处理，获得红外注意力矩阵；将特征图A1输入至第四Conv模块进行处理，获得特征图B7，将特征图A2输入至第五Conv模块进行处理，获得特征图B8，将特征图B7和可见光注意力矩阵进行相加操作，获得特征图B9，将特征图B8和红外注意力矩阵进行相加操作，获得特征图B10，将特征图B9和特征图B10进行拼接操作，获得特征图B11，将特征图B11输入至第六Conv模块进行处理，获得特征图B12，将特征图A1和特征图A2在通道维度进行拼接和CBS处理后，获得特征图Ff，将特征图Ff输入至输入至第五CBS模块进行处理，获得特征图B13，将特征图B12和特征图B13进行相加操作，获得特征图B14，将特征图B14输入至第一MLP模块进行处理，获得特征图B15，将特征图B15分裂为特征图B17和特征图B18，并将特征图B17和特征图A1相加，获得特征图A3，将特征图B18和特征图A2相加，获得特征图A4，将特征图A3和特征图A4相加，获得第一融合特征。

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