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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多维度注意力协同轻量化抗噪检测框架的复杂水下侧扫声纳勘探检测方法及装置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：CN120871150B 。

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：202510973812.2，技术领域涉及：G01S15/89；该发明授权一种基于多维度注意力协同轻量化抗噪检测框架的复杂水下侧扫声纳勘探检测方法及装置是由吴衡;曾梓建;罗劭娟设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度注意力协同轻量化抗噪检测框架的复杂水下侧扫声纳勘探检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度注意力协同轻量化抗噪检测框架的复杂水下侧扫声纳勘探检测方法及装置，所述装置包括：水下侧扫声纳成像设备，用于获取被检目标的声纳图像；计算机，连接所述水下侧扫声纳成像设备，包括：backbone特征提取网络模块，用于通过多尺度边缘精炼模块处理输入声纳图像，输出三个尺度的特征图；neck特征融合网络模块，用于通过聚焦空间自适应局部注意力模块实现跨通道和跨空间的信息融合，并通过通道频率聚合与注意力机制对多尺度特征进行自适应调制与深度信息聚合，输出三个增强特征图；YOLOhead检测头模块，用于根据所述增强特征图生成目标检测框，经非极大值抑制处理后输出检测结果。

本发明授权一种基于多维度注意力协同轻量化抗噪检测框架的复杂水下侧扫声纳勘探检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度注意力协同轻量化抗噪检测框架的复杂水下侧扫声纳勘探检测方法，其特征在于，包括： 通过水下侧扫声纳成像设备获取被检目标的声纳图像； 将所述声纳图像输入深度学习网络模型，所述模型包括依次连接的backbone特征提取网络、neck特征融合网络和YOLOhead检测头； 在所述backbone特征提取网络中，通过多尺度边缘精炼模块处理输入特征，输出三个尺度的特征图； 在所述neck特征融合网络中，通过聚焦空间自适应局部注意力模块实现跨通道和跨空间的信息融合，并通过通道频率聚合与注意力机制对多尺度特征进行自适应调制与深度信息聚合，输出三个增强特征图； 通过所述YOLOhead检测头生成目标检测框，经非极大值抑制处理后输出检测结果； 所述多尺度边缘精炼模块的处理过程包括：对输入特征图进行局部卷积提取初步特征； 通过并行分支进行多尺度池化处理，每个分支采用不同bin参数的自适应平均池化层获得多分辨率特征； 对每个分支的池化特征依次进行卷积调整通道数和分组卷积提取空间特征； 将提取的空间特征输入边缘精炼单元子模块，通过平均池化获取低频背景信息，计算原始特征与低频信息的差值得到高频边缘特征，经卷积和Sigmoid激活精炼边缘后，通过残差连接将精炼边缘特征叠加至原始特征； 将各分支处理后的特征上采样对齐，与初步特征拼接后输出。

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