基于超分辨率与多维度注意力融合的低空无人机检测方法

本发明涉及图像处理技术领域，公开了基于超分辨率与多维度注意力融合的低空无人机检测方法，包括以下步骤：采用SRFormer模型对原始图像进行超分辨率重建，获得超分辨率图像；使用超分辩率图像对YOLO11‑DFA模型进行训练，使得YOLO11‑DFA模型输出目标无人机的预测结果；所述YOLO11‑DFA模型在YOLO11模型的基础上将C3K2模块替换为RCCA模块，并在Head模块之前引入CDA模块。本发明的目的在于针对低空无人机检测的特殊性，通过协同优化图像质量增强与目标特征聚焦，显著提升低空复杂环境下轻小型目标无人机的检测精度。