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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于空域引导的暗弱空间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：CN120747530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511235563.3，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权一种基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法是由任春旭;牛文龙;高伟华;李彦钊;李运;唐竭;彭晓东设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于空间目标检测领域，涉及一种基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，包括：将待检测的空间目标图像序列输入预先建立和训练好的基于空域引导的暗弱空间小目标时序演化特征感知网络，得到目标预测框，实现暗弱空间小目标检测；所述暗弱空间小目标时序演化特征感知网络通过轻量级三维卷积网络提取图像序列的初始时空特征，增强目标响应并抑制星体杂波，通过构建双分支结构，建模目标时序演化特征并增强目标空间区域特征，采用基于门控的双重注意力特征融合模块对分支结构输出的特征进行选择性增强与融合，提升位置与运动信息的联合表达能力。

本发明授权一种基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，包括： 将待检测的空间目标图像序列输入预先建立和训练好的基于空域引导的暗弱空间小目标时序演化特征感知网络，得到目标预测框，实现暗弱空间小目标检测； 所述暗弱空间小目标时序演化特征感知网络通过轻量级三维卷积网络提取图像序列的初始时空特征，增强目标响应并抑制星体杂波，通过构建双分支结构，建模目标时序演化特征并增强目标空间区域特征，采用基于门控的双重注意力特征融合模块对分支结构输出的特征进行选择性增强与融合，提升位置与运动信息的联合表达能力； 所述暗弱空间小目标时序演化特征感知网络的输入为连续5帧图像序列，输出为当前图像序列最后一帧图像的目标预测框，所述暗弱空间小目标时序演化特征感知网络包括：初始特征提取模块、时空双分支特征提取模块、基于门控的双重注意力特征融合模块和目标检测头，其中， 所述初始特征提取模块，用于对待检测的空间目标的连续5帧图像序列进行初始时空特征提取，得到对应的初始时空特征； 所述时空双分支特征提取模块，用于通过时序演化特征感知分支和基于交叉注意力的空间区域增强分支，对目标时域和空域特征分别进行提取，得到时域特征和空域特征； 所述基于门控的双重注意力特征融合模块，用于对时域特征和空域特征进行融合，得到目标时空关联特征； 所述目标检测头，用于对目标时空关联特征进行处理得到最终的目标预测框结果。

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