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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种受鹰眼视觉机制启发的无人机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：CN120032271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411818072.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法是由林川;李卓峻;王启文;杨雨竹;陈曦;潘勇才;张玉薇设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，包括以下步骤：A、构建神经网络，所述的神经网络包括Backbone网络、Neck网络模块、Head网络模块；所述的Backbone网络模块中应用DFB模块来模拟鹰眼的的深中央凹结构，应用SFB模块来模拟鹰眼的的浅中央凹结构；B、原始图像输入Backbone网络模块中，所得处理结果分别输入Neck网络模块中；C、Neck网络模块对输入特征进行多尺度特征融合，得到两个不同分辨率的特征层，分别输入Head网络模块中进行检测，得到一系列检测框以及类别数据，即为最终结果。本发明方法能够高效提取微小目标的特征信息，并在复杂场景下准确定位目标。

本发明授权一种受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： A、构建神经网络，所述的神经网络包括Backbone网络模块、Neck网络模块、Head网络模块； 所述的Backbone网络模块中应用了DFB模块和SFB模块； 应用DFB模块来模拟鹰眼的深中央凹结构，其处理过程如下： 输入结果经过GELAN模块处理后，分为四路；第一路依次经过1*1卷积、3*3卷积处理，得到第一路结果；第二路依次经过1*1卷积、1*3卷积、3*1卷积、3*3Atrous模块处理，得到第二路结果；第三路依次经过1*1卷积、3*1卷积、1*3卷积、3*3Atrous模块处理，得到第三路结果；第四路经过1*1卷积处理，得到第四路结果；第一路结果、第二路结果、第三路结果、第四路结果经过Concat函数拼接后，得到输出结果； 应用SFB模块来模拟鹰眼的浅中央凹结构，其处理过程如下： 输入结果经过GELAN模块处理后，分为四个支路；第一支路依次经过1*1卷积、7*7卷积处理，得到第一支路结果；第二支路依次经过1*1卷积、1*7卷积、7*1卷积、7*7Atrous模块处理，得到第二支路结果；第三支路依次经过1*1卷积、7*1卷积、1*7卷积、7*7Atrous模块处理，得到第三支路结果；第四支路经过1*1卷积处理，得到第四支路结果； 第一支路结果、第二支路结果、第三支路结果、第四支路结果经过Concat函数拼接后，得到输出结果； B、原始图像输入Backbone网络模块中，先经过Silence模块处理后，Silence模块处理结果分为两路： 第一路依次经过第一CBS模块、第二CBS模块、第一DFB模块、第二DFB模块、第一Adown模块、第三DFB模块、第二Adown模块、第四DFB模块处理；第二路依次经过第三CBS模块、第四CBS模块、第一SFB模块处理； 第二DFB模块处理结果经过第一CBlinear模块处理后，得到第一CBlinear模块处理结果；第三DFB模块处理结果经过第二CBlinear模块处理后，得到第二CBlinear模块处理结果； 第一SFB模块处理结果、第一CBlinear模块处理结果、第二CBlinear模块处理结果、第二DFB模块处理结果、第三DFB模块处理结果、第四DFB模块处理结果分别输入Neck网络模块中； C、Neck网络模块对输入特征进行多尺度特征融合，得到两个不同分辨率的特征层，分别输入Head网络模块中进行检测，得到一系列检测框以及类别数据，即为最终结果。

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