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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种融合空频特征的无人机图像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：CN120894537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510996818.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种融合空频特征的无人机图像小目标检测方法是由张云佐;康尧星;程煜;赵永斌;王彤;刘婷设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合空频特征的无人机图像小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合空频特征的无人机图像小目标检测方法，属于无人机遥感图像检测领域。所述方法包括：首先，将图像数据输入到小目标特征保持网络，由空域特征提取分支和频域特征提取分支分别提取空、频域特征；然后，将空、频域特征进行融合，将融合后的特征图进行编码后再进行跨尺度特征融合，得到图像特征序列；最后，将筛选后的特征送入解码器，由带有辅助预测头的解码器完成目标类别和位置检测。所述方法解决了现有小目标检测方法特征保持能力不足、全局上下文信息利用不充分的问题，提高了无人机图像小目标检测性能。

本发明授权一种融合空频特征的无人机图像小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合空频特征的无人机图像小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，将原数据集划分为训练集、验证集、测试集； S2，将图像数据输入到小目标特征保持网络，所述小目标特征保持网络由空域特征提取分支和频域特征提取分支构成，空域特征提取分支由ResNet提取浅层、中间层和深层空域特征图，频域特征提取分支提取频域特征图，所述的频域特征提取分支包括： 亚像素-激励模块：所述亚像素-激励模块以原始RGB图像为输入，通过亚像素处理增加特征信息，通过Focus策略，将增加的亚像素保存在通道维度，通过压缩激励机制，学习重要通道权重标量，得到带有通道权重的特征图； 频域特征提取模块：所述频域特征提取模块接收带有通道权重的特征图，通过频带分离将各通道特征图分解为不同频带的子图，通过卷积来提取图像的频域特征，再结合注意力机制筛选出关键的频域特征，得到频域特征图； S3，将频域特征图与空域特征图进行融合，得到空频融合特征图； S4，对提取的特征图进行混合编码，得到图像特征序列，所述的混合编码包括： 自注意力编码：所述自注意力编码以空频融合特征图为输入，得到包含全局上下文信息的编码特征图； 跨尺度特征融合：所述跨尺度特征融合以编码特征图、浅层空域特征图和深层空域特征图为输入，通过双向特征聚合网络，进行逐层融合，输出图像特征序列； S5，进行特征筛选，由带有辅助预测头的解码器完成目标类别和位置检测，迭代训练，保存模型参数； S6，将测试集的图片输入检测模型来对图像中目标进行识别定位。

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