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龙图腾网获悉湖北经济学院申请的专利一种用于水面小目标物检测的ERT-DETR模型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：CN120388159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510306301.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种用于水面小目标物检测的ERT-DETR模型是由石兵华;何舟;苏义鑫;颜涛;石杰锋;吴欣然;贺沩;胡旺文;谢国兵设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于水面小目标物检测的ERT-DETR模型在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于水面小目标物检测的ERT‑DETR模型，包括：动态特征金字塔网络的输入为骨干网络的后四个阶段的特征；AIFI模块利用自注意力机制处理高级语义特征，从骨干网络的最深层提取关键特征；RepBi‑PAN网络将关键特征与从骨干网络提取的低层特征进行融合，得到融合后特征；SPD‑Conv模块对融合后特征进行多尺度融合的卷积得到卷积特征；深度可分离卷积模块对特征沿通道方向分割后分别进行深度卷积得到深度卷积后特征，逐点卷积模块对各个深度卷积后特征进行整合通道后提炼得到关键特征，通道注意力模块用于对关键特征进行通道特征加强得到加权特征图，解决复杂水面环境中的水浮小目标检测时难以兼顾难实时性和端到端性能的问题。

本发明授权一种用于水面小目标物检测的ERT-DETR模型在权利要求书中公布了：1.一种用于水面小目标物检测的ERT-DETR模型，其特征在于，所述ERT-DETR模型包括：骨干网络、动态特征金字塔网络和微观注意力模块； 所述动态特征金字塔网络的输入为所述骨干网络的后四个阶段的特征； 所述动态特征金字塔网络包括：AIFI模块、RepBi-PAN网络和SPD-Conv模块；所述AIFI模块利用自注意力机制处理高级语义特征，从所述骨干网络的最深层提取关键特征；所述RepBi-PAN网络将所述关键特征与从所述骨干网络提取的低层特征进行融合，得到融合后特征；所述SPD-Conv模块对所述融合后特征进行多尺度融合的卷积得到卷积特征； 所述微观注意力模块包括：深度可分离卷积模块、逐点卷积模块和通道注意力模块；所述深度可分离卷积模块对特征沿通道方向分割后分别进行深度卷积得到深度卷积后特征，所述逐点卷积模块对各个所述深度卷积后特征进行整合通道后提炼得到关键特征，所述通道注意力模块用于对所述关键特征进行通道特征加强得到加权特征图； 所述通道注意力模块对所述关键特征得到所述加权特征图的过程包括： 使用自适应平均池化层获得所述关键特征的全局特征，通过两层全连接网络对所述全局特征进行通道压缩和重校准，使用Sigmoid函数得到每个通道的权重，得到输出特征； 将经过指数函数处理后的所述输出特征与所述微观注意力模块原始的输入特征进行按元素乘法，得到所述加权特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖北经济学院，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市江夏区藏龙岛开发区杨桥湖大道8号(江夏区藏龙岛办事处梁山头村)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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