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龙图腾网获悉湖南大学;江西省通讯终端产业技术研究院有限公司申请的专利一种无人机航拍照片的目标检测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：CN117152644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311239554.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种无人机航拍照片的目标检测方法是由朱青;罗越凡;吴成中;周振;王耀南;黄嘉男;袁宇豪;蒋天健设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机航拍照片的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人系统目标检测技术领域，具体为一种无人机航拍照片的目标检测方法，包括：1、构建训练集；2、构建目标检测模型；3、选一图像输入到骨干网络中，得到四类不同尺度的骨干网络特征图；4、将3的输出结果进行特征融合，得到四类融合特征图；5、将第四类融合特征图输入到CVAN模块中，最终得到第四类输出特征图；6、将5的输出结果输入到目标检测头中，计算得到目标的分类信息等信息；重复3至5，直至迭代至设定次数，选取最好的一组权重结果，得到训练后的目标检测模型。本发明引入了变换器，无人机图像中包含许多密集的微小物体，引入变换器可以有效增强每个微小物体的语义可分辨性，有效减少漏检和误检。

本发明授权一种无人机航拍照片的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机航拍照片的目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、获取多张无人机航拍图像，将多张无人机航拍图像划分成训练集、测试集和验证集，对训练集中的图像进行预处理，得到预处理后的训练集； S2、构建目标检测模型，包括依次连接的骨干网络、中间层和检测头；中间层中包括变换器和CVAN模块，其中变换器与骨干网络的底层连接，CVAN模块与检测头连接； S3、从预处理后的训练集中选择一张图像输入到骨干网络中，得到四类不同尺度的骨干网络特征图，分别是第一类骨干网络特征图至第四类骨干网络特征图，将第一类骨干网络特征图输入到变换器中，得到变换器输出特征图； S4、将变换器输出特征图以及第二类骨干网络特征图至第四类骨干网络特征图输入到目标检测模型的中间层进行特征融合，得到第一类融合特征图、第二类融合特征图、第三类融合特征图和第四类融合特征图； S5、将第四类融合特征图输入到CVAN模块中，最终得到第四类输出特征图； S6、将第一类融合特征图、第二类融合特征图、第三类融合特征以及第四类输出特征图输入到各自的目标检测头中，计算得到目标的分类信息、置信度信息以及边框位置信息；重复S3至S5，使用验证集对当前目标检测模型进行验证，计算置信度损失、分类损失和边框预测回归损失，直至迭代至设定次数，然后选取并保存在训练集中最好的一组权重结果，得到训练后的目标检测模型； CVAN模块包括归一化层和注意力网络，其中归一化层的输入端拆分成两个分支，分别为第一分支和第二分支，第一分支直接与归一化层的输入连接，归一化层的输出端形成两个分支，分别为第三分支和第四分支，第三分支与注意力网络的输入端连接，第四分支与注意力网络的输出端通过残差连接得到求和结果，求和结果与可训练权重逐元素相乘，得到乘积结果，乘积结果与第二分支通过残差连接，得到CVAN模块的输出；注意力网络包括依次连接的1×1卷积层、激活函数、大卷积核注意力以及另一个1×1卷积层。

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