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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利无人机检测方法及装置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：CN119339260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411161178.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权无人机检测方法及装置是由项倜;宋昊霖;吕品;徐润亲;郭晨;程思行;赵延庚设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人机检测方法及装置，该无人机检测方法包括：获取待检测的图像；基于无人机检测模型对待检测的图像进行检测，得到无人机检测结果；其中，无人机检测模型通过以混合样本集为训练样本，以融合特征为训练特征对基于Transformer架构的神经网络进行训练得到；混合样本集通过多维光学设备在多个不同无人机活动场景拍摄得到；融合特征通过对从混合样本集分别提取的多个特征根据Transformer模块进行跨模态计算得到。本发明所述方法能够精准地捕获各自模态下的特征，而且融合特征保留了各个模态下的关键特征，还通过特征间的互补和增强，提高了复杂环境下的无人机检测结果的准确率。

本发明授权无人机检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种无人机检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的图像； 基于无人机检测模型对所述待检测的图像进行检测，得到无人机检测结果； 其中，所述无人机检测模型通过以混合样本集为训练样本，以融合特征为训练特征对基于Transformer架构的神经网络进行训练得到；所述混合样本集通过多维光学设备在多个不同无人机活动场景拍摄得到；所述融合特征通过对从所述混合样本集分别提取的多个特征根据Transformer模块进行跨模态计算得到； 神经网络包括所述Transformer架构对应的编码层和前馈神经网络； 所述无人机检测模型具体通过如下步骤训练得到： 对所述混合样本集中的各样本图像进行规范化处理，得到规范化处理图像； 对所述规范化处理图像中各通道的无人机目标进行标记，得到多个通道标记图像； 基于所述编码层对所述多个通道标记图像进行特征编码，得到编码特征；并根据所述前馈神经网络和Transformer机制对所述编码特征进行交互和融合，得到所述融合特征； 根据所述融合特征对所述神经网络进行迭代训练，并计算所述神经网络对应损失函数值，在所述损失函数值小于损失阈值的情况下，确定所述神经网络模型训练收敛，得到所述无人机检测模型； 所述根据所述前馈神经网络和Transformer机制对所述编码特征进行交互和融合，得到所述融合特征包括： 将所述编码特征进行展平，并根据基于多层多头的Transformer架构对展平后的特征进行提取，得到新的编码特征，并将所述新的编码特征和对应的展平后的特征进行合并，得到所述融合特征。

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