La tecnología de reabastecimiento aéreo autónomo puede extender significativamente la resistencia operativa de los vehículos aéreos no tripulados (VANT), mejorando su capacidad para realizar misiones de larga duración de manera eficiente. En este artículo, abordamos la identificación de los drogues de reabastecimiento en la fase de acoplamiento cercano del reabastecimiento aéreo autónomo. Proponemos una red de reconocimiento de drogues en tiempo real de alta precisión llamada DREP-Net. La columna vertebral de esta red emplea el módulo DGST para una extracción de características eficiente y una mejor representación de la información a múltiples escalas. Para problemas de oclusión y fondos complejos, diseñamos el módulo RGConv, que combina el módulo de reparametrización con la idea de GhostNet para mejorar la detección de un drogue ocluido. Mientras tanto, introdujimos el mecanismo de atención local eficiente en la red de cuello para mejorar la atención general a la región objetivo. Luego, diseñamos Phead, una cabeza de detección ligera que combina las ventajas de las cabezas desacopladas y acopladas para mejorar la velocidad de detección. Finalmente, comparamos nuestra red con algoritmos de vanguardia en un conjunto de datos real de drogues, y los resultados muestran que DREP-Net tiene un 2.7% más de precisión media promedio (mAP) en comparación con el modelo YOLOv8n, y la velocidad de detección se mejora en 31.4 fotogramas por segundo.