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龙图腾网获悉中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所申请的专利一种空中锥套目标检测与定位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：CN120635222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511129000.6，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种空中锥套目标检测与定位方法是由李彦君;曹东;王海波;李保山;姬士龙设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空中锥套目标检测与定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种空中锥套目标检测与定位方法，属于目标跟踪与定位技术领域；本发明提出一种空中锥套目标跟踪与定位方法；首先，通过在锥套上安装近红外LED灯珠以及在相机镜头上安装红外滤光片，完成红外目标图像采集。然后，提出一种改进的YOLOv11检测算法，提升YOLO对小目标的检测能力，并采用Bytetrack策略实现红外目标跟踪。最后，利用一种改进的位姿估计方法提升锥套位置定位的精度。

本发明授权一种空中锥套目标检测与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种空中锥套目标检测与定位方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1，红外目标图像采集，并利用空中锥套的近红外标注数据集训练yolo检测模型； 步骤S2，对相机进行标定，求解相机的内外参数矩阵以及畸变参数，利用CPSO算法对相机的内参数进行优化； 步骤S3，利用同态滤波技术对实时采集的图像进行图像预处理； 步骤S4，利用训练后的yolo检测模型以及Bytetrack策略完成空中锥套的实时目标检测与跟踪； 在步骤S4中，利用训练后的yolo检测模型以及Bytetrack策略完成空中锥套的实时目标检测与跟踪；具体为包括以下步骤： 步骤S41：yolo算法的改进，将YOLOv11骨干网络中所有的ReLu激活函数换为SiLU函数；在YOLOv11的骨干网络中引入了ECANet模块； 在步骤S41中，ECANet对于给定的输入特征，首先逐通道进行全局平均池化操作并保持通道维度不变；然后，将处理后的数据传入1×1卷积进行信息融合；随后，对数据进行Sigmoid函数激活后与原始特征进行相乘操作，以此来充分融合全局特征； 步骤S42：基于yolo-Bytetrack的目标跟踪，YOLOv11的检测器在完成锥套的目标检测后会利用Bytetrack完成跟踪，Bytetrack是一种基于目标检测的追踪算法，利用卡尔曼滤波预测边界框，使用匈牙利算法对目标检测框和预测框进行匹配；此外，通过高置信度检测框和低置信度检测框进行两次关联； 步骤S5，根据yolo检测模型检测出的边界框，提取感兴趣区域，并对其进行滤波、二值化处理，转化为二值图像； 步骤S6，对二值化图像光斑区域进行霍夫变换，拟合光斑形成的椭圆，求解椭圆中心坐标从而求出锥套中心位置在图像上的坐标； 步骤S7，利用标定后的相机参数，计算出世界坐标系下的目标与相机的相对位置，再根据相机与无人机某固定点的位置偏移量，计算出无人机某固定点与锥套中心的位置偏移量。

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