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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于全方位特征融合的无人机海上目标动态识别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：CN120375236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510464424.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于全方位特征融合的无人机海上目标动态识别方法是由张卫东;刘扬;张磊;左宪禹;乔保军;韩道军;党兰学;范啸平;周志民设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全方位特征融合的无人机海上目标动态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全方位特征融合的无人机海上目标动态识别方法，包括以下步骤：A：获取无人机图像数据集；B：构建基于全方位特征融合的无人机海上目标动态识别模型；C：利训练无人机海上目标动态识别模型；D：优化无人机海上目标动态识别模型；E：利用优化后的无人机海上目标动态识别模型，对待检测无人机图像进行目标识别，获得目标识别的结果。本发明能够有效提升目标识别的准确性和鲁棒性，更好地捕捉目标的真实边界。

本发明授权基于全方位特征融合的无人机海上目标动态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全方位特征融合的无人机海上目标动态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： A：获取无人机图像数据集； B：构建基于全方位特征融合的无人机海上目标动态识别模型，无人机海上目标动态识别模型由频域增强与归一化模块、交叉图耦合模块、基于双域注意力的改进U-Net模块组成； 其中，频域增强与归一化模块，用于对预处理后的图像进行频域增强和归一化处理，并通过归一化使图像数据具备统一的尺度，将归一化后的图像作为交叉图耦合模块的输入特征图；交叉图耦合模块，用于将输入特征图分别在水平方向和垂直方向进行图聚合表示学习，并将两个方向的学习结果进行耦合；基于双域注意力的改进U-Net模块，通过主干网络U-Net，结合多层空间注意力机制和双流通道注意力机制进行目标识别任务； 交叉图耦合模块首先在输入特征图的每个通道上分别进行水平方向的图聚合学习，随后依次重新组合经过图聚合表示学习后的行张量，恢复每个单通道特征图，再将所有的单通道特征图按照通道顺序重组为水平方向特征图；交叉图耦合模块按上述方法在输入特征图的垂直方向上执行对应操作得到垂直方向特征图；最后对水平和垂直方向上的特征图进行耦合操作； 采用基于双域注意力的改进U-Net模块，通过以U-Net网络作为主干网络，在每个下采样阶段之前使用多层空间注意力机制，动态调整每个空间位置的权重；同时，在每次的跳跃连接中拼接编码器特征图和解码器特征图后，应用双流通道注意力机制，从水平方向和垂直方向动态调整每个通道的权重，进一步优化不同层次特征的融合效果； C：利用无人机图像数据集训练无人机海上目标动态识别模型； D：利用无人机图像数据集优化无人机海上目标动态识别模型； E：利用优化后的无人机海上目标动态识别模型，对待检测无人机图像进行目标识别，获得目标识别的结果。

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