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龙图腾网获悉浙江大学;杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利用于无人机端侧目标检测识别的嵌入式神经网络量化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：CN120526134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511030986.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权用于无人机端侧目标检测识别的嵌入式神经网络量化方法是由李哲暘;肖俊设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于无人机端侧目标检测识别的嵌入式神经网络量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于无人机端侧目标检测识别的低功耗嵌入式神经网络量化方法，属于无人机端侧目标检测识别领域。本发明充分利用云端强大的计算资源进行高精度图像标定，同时在云端进行超网络的构建和量化初始化配置。之后，在端侧通过多步迭代的方式找到在精度和效率之间平衡的最优子网络，采用跨精度蒸馏优化利用高精度模型指导低精度模型的训练，优化量化参数和网络结构，以缓解量化带来的精度损失，实现资源受限平台上的高效运行。

本发明授权用于无人机端侧目标检测识别的嵌入式神经网络量化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于无人机端侧目标检测识别的嵌入式神经网络量化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从无人机端侧平台上获取由无人机挂载的摄像头拍摄的多段视频数据，视频数据覆盖所需检测的工作场景和目标种类； S2、将视频数据回传到云端，由部署在云端的开放词汇视觉大模型标定视频数据中的目标类别，得到包含边界框、目标类别标签和置信度的标定结果； S3、云端将标定结果作为真实标签，由视频数据及其对应的真实标签形成数据集并回传至无人机端侧平台； S4、云端采用与无人机端侧平台部署的相同结构的浮点神经网络，对所述数据集进行推理，得到浮点神经网络每一层中各个输出通道的权重数值范围统计结果和激活输出的数值范围统计结果，进而形成浮点神经网络的量化超参数； S5、云端根据浮点神经网络的量化超参数，计算出浮点神经网络的网络结构在无人机端侧平台内存带宽约束下能够支持的最高精度的量化超参数，云端在最高精度的量化超参数下对浮点神经网络进行量化，得到最高精度定点化网络； S6、云端以最高精度定点化网络为基础，构建量化超网络并由标准定点化方法对其进行定点化，由最高精度的子网络层生成低精度的子网络层，将定点化后的量化超网络传输载入无人机端侧平台； S7、无人机端侧平台以多步迭代的方式从定点化后的量化超网络中选出性能最高的子网络作为最优子网络，并按照网络层级顺序将最优子网络和最高精度定点化网络划分同样层级的多个模块，做交替推理并优化最优子网络后重新载入优化后的最优子网络，并将其作为实际检测场景中的目标检测模型，用于对无人机拍摄到的待检测图像或者待检测视频进行实时检测，输出检测结果。

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浙江大学;杭州海康威视数字技术股份有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；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”。