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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于坐标注意力机制的轻量化跨介质高速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：CN119478336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411171325.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于坐标注意力机制的轻量化跨介质高速小目标检测方法是由孔筱芳;董毅;罗红娥;弯港;夏言设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于坐标注意力机制的轻量化跨介质高速小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于坐标注意力机制的轻量化跨介质高速小目标检测方法，搭建跨介质射弹入水测试系统，使用高速相机捕捉射弹，获取射弹图像。对原始图像进行了一系列的数据增强操作，包括模糊、仿射变换和翻转，扩充射弹图像数据集，并对扩充后的数据集进行对比度受限自适应直方图均衡化。构建由输入层、骨干网络层和头部层组成的目标检测模型；在头部层添加坐标注意力机制提高射弹入水瞬间的识别精度；替换网络中的部分普通卷积为深度可分离卷积，轻量化网络；将射弹入水过程的图片作为目标检测模型的输入，生成目标检测结果。本发明有效提高了射弹入水的检测精度，为跨介质高速小目标检测提供了解决方法。

本发明授权一种基于坐标注意力机制的轻量化跨介质高速小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于坐标注意力机制的轻量化跨介质高速小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：搭建跨介质射弹入水测试系统，使用高速相机捕捉射弹，获取射弹图像； 步骤2：对原始图像进行了一系列的数据增强操作，包括模糊、仿射变换和翻转，扩充射弹图像数据集，并对扩充后的数据集进行对比度受限自适应直方图均衡化； 步骤3：构建由输入层、骨干网络层和头部层组成的目标检测模型；在头部层添加坐标注意力机制提高射弹入水瞬间的识别精度；替换网络中的部分普通卷积为深度可分离卷积，轻量化网络；将射弹入水过程的图片作为目标检测模型的输入，生成目标检测结果； 搭建跨介质射弹入水测试系统，使用高速相机捕捉射弹，获取射弹图像；包括以下步骤： 步骤S11，通过精细控制可视化抗冲激波水槽来调节水面的波长和波陡，通过调整轻气发射装置的发射压力来控制射弹出射速度； 步骤S12，使用高速相机捕捉每一种工况下射弹入水的动态过程； 步骤S13，获取射弹飞行的序列图像； 搭建所述跨介质射弹入水测试系统的方法为： 该测试系统的核心区域是可视化抗冲击波浪水槽，用于模拟射弹入水的环境；水槽的两端分别设有造波端和消波端；轻气发射装置安装在水槽一侧的上方，模拟射弹入水过程；实验使用了三台高速摄像机，三台摄像机平行安装在水槽的前方，它们均配备NikonAF-S24-85mmf3.5-4.5GEDVR多用途镜头；这些摄像机通过PCC软件进行控制，可以设置拍摄帧率、画幅大小、曝光时间参数，并通过IPV4网络电缆与移动PC连接； 在实验中，浪高仪被设置在水槽的中部区域，安装在透明水槽的顶部边缘位置，并与数据采集系统连接；实验还使用了配有NANLUXFL-35菲涅尔透镜的NANLUXEvoke1200射灯和两台FS-300补光灯；射灯悬挂在实验场景的顶部结构上，补光灯则放置在水槽的两侧，与设置的2.4m×2.4m柔光板一同使用，柔光板放置在补光灯的前方，靠近水槽的侧面； 构建由输入层、骨干网络层和头部层组成的目标检测模型；在头部层添加坐标注意力机制提高射弹入水瞬间的识别精度；替换网络中的部分普通卷积为深度可分离卷积，轻量化网络；将射弹入水过程的图片作为目标检测模型的输入，生成目标检测结果，包括以下步骤： 步骤S31，构建由输入层、骨干网络层和头部层组成的目标检测模型；所述输入层负责接收原始图像数据，并对其进行预处理转化成网络所需的张量形式，以满足模型的输入要求；骨干网络层负责从输入图像中提取特征，以捕获图像中的关键信息和上下文；头部层负责接收骨干网络提取的特征并进行目标检测，并生成目标边界框和类别概率分数； 步骤S32，模型最后有三个输出，在最终输出之前的一个卷积层中对输入特征张量进行宽度和高度方向的全局平均池化，获得两个维度缩减的特征图；然后使用池化核在水平和垂直方向对每个通道进行编码，生成空间信息的特征图，然后将这些注意力特征图扩展回原始的空间维度，与输入特征图进行逐元素乘积操作，以此调整每个空间位置的特征表达能力，最终实现坐标注意力机制的添加； 步骤S33,将YOLOv7网络中的MP模块和SPPCSPC模块中的普通卷积层替换为深度可分离卷积。

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