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龙图腾网获悉灿芯半导体(上海)股份有限公司申请的专利一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络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：CN120876839B 。

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：202511387160.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络是由阮方号;吴树伟设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络，属于无人机图像目标检测网络设计技术领域，由Backbone、Neck和Head三部分组成；Backbone部分包括两条路径，分别为多级特征提取的分支和补充原始细节信息分支。本发明，通过增加一条并行分支与特征提取分支进行不同层间的交互，补充多级下采样过程中丢失的特征信息。此外，BCMR‑YOLO利用区域‑通道混合卷积模块分别聚焦区域之间和通道之间的联系，过滤背景和干扰信息，加强网络对小目标像素的定位能力。最后，BCMR‑YOLO通过增加一个高分辨率的检测头，捕获更丰富的小目标特征信息，提高小目标的检测精度。

本发明授权一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络的构建方法，其特征在于，该无人机图像目标检测网络由Backbone、Neck和Head三部分组成； Backbone部分包括两条路径，分别为多级特征提取的分支和补充原始细节信息分支；其中，在多级特征提取分支中，首先由两级Conv模块对输入图像进行下采样和特征提取；而后在补充原始细节信息分支中，对输入特征图进行简单的物理切割和通道变换，保证原始特征图信息的完整性，然后由C3k2模块对两条分支的特征信息进行重新提取，最后由ACMC模块将融合后的特征信息进行聚焦和过滤，提取丰富的语义信息和小目标特征； Neck部分通过自顶向下和自底向上两部分处理路径，以确定目标在图像中的大小和位置； Head部分用于对Neck部分产生的不同层次的多尺度特征图进行检测，利用卷积层和预测层产生各个检测结果的类别、位置和置信度； 其中，所述Neck部分通过自顶向下和自底向上两部分处理路径，以确定目标在图像中的大小和位置，具体包括： 自顶向下部分是通过上采样和高分辨率、高粗粒度的特征图进行拼接，并通过ACMC模块对不同尺度的上下文特征信息进行适配和融合；而自底向上部分则是通过Conv模块和ACMC模块对不同层次的特征图进行融合；进而结合多尺度和上下文的信息，以确定目标在图像中的大小和位置； 其中，所述通过Conv模块和ACMC模块对不同层次的特征图进行融合，具体包括： 首先通过1x1卷积进行通道转换，然后利用三级ACBlock模块进行多级特征提取，同时利用两级深度可分离卷积DSConv进行特征提取，来增大感受野，每级特征提取后，将两者提取的特征进行融合；融合后的特征传入下一级ACBlock，第一级DSConv的输出传入第二级DSConv；最后，将每级ACBlock提取的不同层级特征和1x1卷积输出特征进行拼接，并且添加可学习的缩放因子，进一步过滤冗余信息，并引入输入到输出的残差连接； 所述ACBlock模块包括区域注意力模块、通道注意力模块和mlp模块；区域注意力模块实现对目标位置的聚焦，抑制背景信息和噪声，而通道注意力模块实现对关键语义信息的增强，弱化噪声通道； 其中，ACBlock模块在进行多级特征提取时，ACBlock模块利用区域注意力模块和通道注意力模块分别对输入特征图进行并行特征提取，然后拼接融合；区域注意力模块和通道注意力模块并行融合之后能够实现空间-通道双维度的自适应特征校准；而后将两者拼接后的特征图由区域注意力模块进行二次提取，对融合后产生的干扰信息进行再过滤，提高小目标特征信息的权重占比；最后，由mlp模块提取不同空间位置间的长距离依赖关系，打破局部感受野的限制，实现全局上下文的建模。

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