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龙图腾网获悉新疆信息产业有限责任公司申请的专利一种轻量化的无人机巡检目标识别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：CN118691994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410884397.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种轻量化的无人机巡检目标识别方法是由贾秉健;赵山尧;张润贤;贾江;刘博文;陈志新设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化的无人机巡检目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量化的无人机巡检目标识别方法，包括：样本图片的预处理，包括：去除图片的色彩信息，确保图片大小一致，扩张样本数据量；计算纹理特征向量与轮廓特征向量，并进行拼接从而得到样本图片对应的特征向量；标记样本图片的类型，并将样本图片对应的特征向量作为输入，类型作为结果输入至卷积神经网络中进行训练；当达到预设的训练条件时，对卷积神经网络与轮廓特征向量进行剪枝；对无人机巡检过程中采集到的实时图片，计算出剪枝后的实时图片对应的特征向量，并代入至剪枝后的卷积神经网络，从而预测其类型。本发明减少了神经网络的参数量和计算复杂度。在保持识别精度的前提下，使其能够在资源受限的边缘设备上高效运行。

本发明授权一种轻量化的无人机巡检目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化的无人机巡检目标识别方法，其特征在于，所述方法包括步骤1～步骤5； 步骤1，样本图片的预处理，包括：去除图片的色彩信息，确保图片大小一致，扩张样本数据量； 步骤2，计算纹理特征向量与轮廓特征向量，并进行拼接从而得到样本图片对应的特征向量； 步骤3，标记样本图片的类型，并将样本图片对应的特征向量作为输入，类型作为结果输入至卷积神经网络中进行训练； 步骤4，当达到预设的训练条件时，对卷积神经网络与轮廓特征向量进行剪枝； 步骤5，对无人机巡检过程中采集到的实时图片，计算出剪枝后的实时图片对应的特征向量，并代入至剪枝后的卷积神经网络，从而预测其类型； 计算轮廓特征向量C中的第k个元素的影响因子Ak，如下式所示： 其中，R与R′分别表示输入TC时，卷积神经网络的最终输出的分类向量，以及当TC[64+k]等于0时，卷积神经网络的最终输出的分类向量，C[k]表示轮廓特征向量C中的第k个元素； 其中，样本图片对应的特征向量TC为一个维度为2K+64的向量，TC如下式所示： 其中，TC[k]表示样本图片对应的特征向量TC中的第k个元素，TC[64+k]表示样本图片对应的特征向量TC中的第64+k个元素，其中，T[k]表示纹理特征向量T中的第k个元素，C[k-64]表示轮廓特征向量C中的第k-64个元素，2K表示轮廓特征向量的维度； 若影响因子小于预设的删减阈值，对轮廓特征向量C中的第k个元素进行删减，否则不删减。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新疆信息产业有限责任公司，其通讯地址为：830001 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市高新区(新市区)河北东路430号上海大厦1栋A917室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。