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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种多尺度频率融合的无人机航拍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：CN121616819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610148352.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种多尺度频率融合的无人机航拍小目标检测方法是由包志强;陈宝成;张鹏硕;丁思宇;雒航设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度频率融合的无人机航拍小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习驱动的目标检测技术领域，公开了一种多尺度频率融合的无人机航拍小目标检测方法，是在由骨干网络、颈部网络以及检测头组成的一阶段算法模型中，在骨干网络的开端设置自适应频率感知模块、在骨干网络的下采样层中设置一个或多个渐进式空间保留下采样模块、并在颈部网络的特征金字塔的上采样部分设置多尺度特征融合上采样模块，构建多尺度频率融合的无人机航拍检测模型。本发明可将mAP50与mAP50‑95分别提升至0.412和0.25，相对增幅达8.1%和9.6%；这一提升验证了本发明针对无人机航拍小目标检测难题的有效性与先进性。

本发明授权一种多尺度频率融合的无人机航拍小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度频率融合的无人机航拍小目标检测方法，其特征在于，是在由骨干网络、颈部网络以及检测头组成的一阶段算法模型中，在骨干网络的开端设置自适应频率感知模块、在骨干网络的下采样层中设置一个或多个渐进式空间保留下采样模块、并在颈部网络中P3层到P2层的上采样部分设置多尺度特征融合上采样模块，构建多尺度频率融合的无人机航拍检测模型； 对多尺度频率融合的无人机航拍检测模型进行训练，将训练后的模型用于无人机航拍小目标检测； 所述自适应频率感知模块包括并行的边缘路径与频率路径，分别提取空间边缘特征和频域纹理信息；其中，所述边缘路径设有可学习的多方向自适应Sobel算子，覆盖各角度的边缘信息；所述频率路径包括并行的空域分支与频域分支，频域分支生成自适应的频域滤波核对频域特征进行自适应提取，空域分支提取空域特征；空域分支与频域分支的输出特征图在通道维度上进行拼接；边缘路径与频率路径的输出经注意力机制进行融合，作为自适应频率感知模块的输出； 所述渐进式空间保留下采样模块，包括由多个基于空间到深度卷积的SPDStep单元组成渐进式下采样链，通过多步空间到深度转换策略最大化保留空间细节，在压缩特征图尺寸的同时最大化保留空间细节信息；还设有与渐进式下采样链并行的残差连接路径；所述残差连接路径为：当输入输出通道数或尺寸发生变化时，残差路径采用最大池化下采样配合1×1卷积进行通道调整；当尺寸不变时，直接采用恒等映射； 所述多尺度特征融合上采样模块，包括多分支特征提取层、特征融合层和上采样输出层，其中多分支特征提取层设有多个分支，分别专注于不同尺度的特征提取；所述特征融合层、上采样输出层分别将不同尺度特征融合、恢复分辨率。

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