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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于深度学习的低空安防目标检测方法与系统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：CN114792390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210186976.7，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于深度学习的低空安防目标检测方法与系统是由陈嘉琪;吴瑞康设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的低空安防目标检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的低空安防目标检测方法与系统，本发明构建了用于低空安防目标检测的AD‑YOLOv5s模型，并对训练好的模型进行优化加速以适用于嵌入式设备。本发明构建的AD‑YOLOv5s模型在YOLOv5s模型基础上进行了改进，在特征提取网络中，引入ghost模块，构建ghost‑bottleneckCSP结构，并用其替换原始的bottleneckCSP结构，同时引入CBAM注意力模块提高检测精度；在特征融合网络中，增加了上采样操作以生成更大尺寸的特征图，以及相应的PAN结构，以适合低空安防检测微小目标的任务。与现有技术相比，本发明具有检测精度高，实时性好，部署成本低等优点。

本发明授权一种基于深度学习的低空安防目标检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的低空安防目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 构建用于低空安防目标检测的AD-YOLOv5s模型，并利用无人机检测数据集进行训练；将训练好的网络模型进行优化加速；利用优化后模型对采集的图像数据进行目标检测； 其中AD-YOLOv5s模型在YOLOv5s模型基础上进行改进，包括：在特征提取网络中，引入ghost模块，结合瓶颈结构以及CSP结构的思想，构建一个全新的模块ghost-bottleneckCSP结构，并用其替换原始的bottleneckCSP结构，并在每一个ghost-bottleneckCSP结构前引入CBAM注意力模块，利用通道注意力以及空间注意力完成对特征图的加权提取；在特征融合网络中，首先利用特征增强的方式对模型进行性能提升，具体操作为在两次上采样操作后多进行一次上采样操作生成第四尺寸大小的特征图，并新增一段从第四尺寸到第三尺寸大小的特征图的PAN结构，删除从第二尺寸到第一尺寸大小的PAN结构；在检测头结构中，删除特征图大小为第一尺寸的检测头，新增第四尺寸大小的检测头；其中第一尺寸至第四尺寸的大小依次增大； 所述ghost-bottleneckCSP结构，将输入分为两个支路，其中一支经过一个标准的GBL模块，随后经过ghost-bottleneck结构，并利用批量归一化操作减少内部协变量偏移，与另一只经过常规卷积的分支进行concat操作；其中标准的GBL模块为ghost模块+批量归一化操作+LeakyRelu激活函数；ghost-bottleneck结构主要由两个堆叠的ghost模块组成，第一个ghost模块用作扩展层，增加了通道数；第二个用于减少通道数，用以与直连路径匹配；在第一个ghost模块后面加入批量归一化操作和LeakyRelu激活函数，第二个模块只添加批量归一化；经过两个ghost模块后，利用残差结构与输入进行特征叠加。

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