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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利一种用于复杂背景与动态干扰的航拍小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：CN120510538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510946824.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种用于复杂背景与动态干扰的航拍小目标检测方法是由牛萍娟;徐慧翀;赵地;李柬霏设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于复杂背景与动态干扰的航拍小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于复杂背景与动态干扰的航拍小目标检测方法，包括：利用航拍图像数据进行预处理得到航拍目标的增强采样图像数据；构建SE‑DETR网络模型框架；利用所述增强采样图像数据对SE‑DETR网络模型框架进行优化训练处理得到航拍小目标检测模型；根据所述航拍小目标检测模型得到航拍小目标检测结果,针对航拍小目标特征表示不足的问题，提出了可学习特征增强模块，通过低频和高频特征的联合学习增强目标区域表征，有效提升了模型对复杂场景的适应能力,通过自适应注意力机制增强对小目标的检测能力，提升了多尺度特征的融合效果,优化了目标边界的梯度变化感知，显著提升了复杂场景下的检测精度。

本发明授权一种用于复杂背景与动态干扰的航拍小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于复杂背景与动态干扰的航拍小目标检测方法，其特征在于，包括： S1、利用航拍图像数据进行预处理得到航拍目标的增强采样图像数据； S2、构建SE-DETR网络模型框架，包括： 利用所述航拍图像数据建立可学习特征增强模块； 基于自适应注意力机制建立注意力引导特征融合模块； 构建上下文感知特征交互模块； 利用所述可学习特征增强模块、注意力引导特征融合模块与上下文感知特征交互模块作为SE-DETR网络模型框架；SE-DETR网络模型框架中，输入特征经过可学习特征增强模块处理后输入到主干网络，提取来自主干网络的最后三个阶段特征，输入注意力引导特征融合模块，注意力引导特征融合模块的输出特征输入上下文感知特征交互模块，上下文感知特征交互模块的输出特征同时具备丰富的上下文信息和局部细节信息； 其中利用所述航拍图像数据建立可学习特征增强模块包括： 利用所述航拍图像数据进行高斯模糊处理得到航拍图像数据的低频分量； 根据所述航拍图像数据与航拍图像数据的低频分量对应绝对差值获取航拍图像数据的高频分量； 利用所述航拍图像数据与航拍图像数据的高频分量根据通道维度进行拼接处理得到航拍图像数据的多层次融合特征； 利用所述航拍图像数据的多层次融合特征基于可学习的卷积网络进行压缩映射处理建立可学习特征增强模块； S3、利用所述增强采样图像数据对SE-DETR网络模型框架进行优化训练处理得到航拍小目标检测模型； S4、根据所述航拍小目标检测模型得到航拍小目标检测结果。

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