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龙图腾网获悉中国计量大学;杭州微影软件有限公司申请的专利基于多尺度旋转可变形注意力模块的红外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：CN120852801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511339784.5，技术领域涉及：G06V10/52；该发明授权基于多尺度旋转可变形注意力模块的红外小目标检测方法是由章东平;李尚哿;吴昊;陈梁宇;卢清晓;杨力;陈则楠;王迪设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度旋转可变形注意力模块的红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多尺度旋转可变形注意力模块的红外小目标检测方法，包括：步骤1：收集具红外图像；步骤2：提取并增强原始红外图像的高频特征表示；步骤3：对高频特征表示进行深层特征提取，采用特征金字塔网络构建多尺度特征表示，后进行特征增强得到具有丰富语义信息和空间细节的多尺度增强特征；步骤4：采用多尺度多方向的综合模块，提取多尺度增强特征之间的局部空间关系，增强旋转目标的特征表示，实现目标在不同方向和尺寸下的自适应定位和识别；步骤5：动态调整目标特征权重，获取融合了多尺度、空间和任务自适应信息的特征，后采用检测头输出目标类别与旋转框参数，并进行检测头的训练优化。本发明提高了红外旋转目标的检测精度。

本发明授权基于多尺度旋转可变形注意力模块的红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度旋转可变形注意力模块的红外小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：收集具有小目标的红外图像； 步骤2：采用高频方向注入模块，提取并增强原始红外图像的高频特征表示； 步骤3：采用骨干网络，对高频特征表示进行深层特征提取，之后采用特征金字塔网络构建多尺度特征表示，并引入路径聚合网络进行特征增强，输出具有丰富语义信息和空间细节的多尺度增强特征； 步骤4：采用多尺度多方向的综合模块，提取多尺度增强特征之间的局部空间关系，增强旋转目标的特征表示，实现目标在不同方向和尺寸下的自适应定位和识别； 所述多尺度多方向的综合模块包括多尺度旋转可变形注意力模块和多方向特征感知模块； 所述多尺度旋转可变形注意力模块通过引入旋转角度θ构建有旋转矩阵，利用旋转矩阵对目标参考信息进行旋转变换以保持目标的完整空间信息，随后采用多头注意力架构并行提取目标的多维度特征，每个注意力头结合旋转矩阵动态调整采样点分布，并通过加权融合机制自适应不同旋转形态的目标特征，最后经过Softmax归一化处理，输出对旋转目标的增强特征表示； 所述多方向特征感知模块采用水平、垂直、对角和低频四个滤波器，得到旋转目标的特征表示每个方向的分量，其次，对得到的分量通过全局平均池化捕捉统计特征与全局最大池化保留显著特征，在通道维度融合后形成精细分量，以定位旋转目标的位置，然后，利用得到的精细分量对原始特征图进行关注，从而得到每个方向上聚焦位置的特征图，最后，将得到的四个方向的特征图进行融合，输出多方向融合增强特征； 步骤5：采用动态头部，通过尺度感知、空间感知和任务感知三个注意力网络，动态调整目标特征的权重，获取融合特征，后将融合特征通过检测头输出目标类别与旋转框参数，并采用损失函数对检测头进行优化训练。

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