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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种面向低空无人机航拍图像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：CN120088678B 。

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：202411946710.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种面向低空无人机航拍图像的目标检测方法是由王军;李玉莲;程靖雯;李亚萌;杨志勇;祁永强设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向低空无人机航拍图像的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向低空无人机航拍图像的目标检测方法，首先获取航拍图像经过特征提取网络输出的不同层次特征，送入特征注意力融合模块，融合相邻层全局和局部特征得到多尺度特征，在特征注意力融合模块的引导下，利用自适应采样策略为每个真值目标动态地设置阈值并筛选出最优正样本，最后将多尺度特征传入检测头，利用自适应采样策略筛选出的最优正样本进行检测。通过结合自适应采样策略和特征注意力融合模块，使模型聚焦图像的关键信息，提高了多尺度特征的表示能力；同时有效地解决了固定阈值采样策略带来的样本不均衡和难易样本选择不准确问题，在不显著增加模型参数量大小的前提下，提高模型的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种面向低空无人机航拍图像的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向低空无人机航拍图像的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、下载数据集Drone‑Vehicle，该数据集包括由低空无人机拍摄的28439对RGB‑红外图像对，选取所有RGB图像进行数据增强，构建增强数据集，将增强数据集按照比例划分为训练集和测试集，转入步骤S2； 步骤S2、构建基于自适应采样和注意力融合的航拍图像目标检测网络，所述目标检测网络由特征提取网络、特征注意力融合模块、自适应采样策略和检测头四部分组成，转入步骤S3； 步骤S3、利用训练集训练目标检测网络，得到训练好的目标检测模型，具体如下： 步骤S3‑1、特征提取网络对训练集图像进行特征提取，输出多层原始特征，它们具有不同的分辨率和语义信息； 步骤S3‑2、选取最高层次的一层作为原始特征，由原始特征直接生成两层多尺度特征，考虑到无人机图像视角的特殊性以及目标物体的形态多变性，为了增强对局部特征的细粒度信息提取，从两层中选取尺寸大的多尺度特征作为起点，自上而下与对应的原始特征共同输入特征注意力融合模块，以获取多层多尺度特征； 步骤S3‑3、将特征注意力融合模块生成的每层多尺度特征输入自适应采样策略，考虑到无人机图像目标物体数量分布、纵横比以及面积大小的显著差异性，结合每个真值目标的统计特征和自身特性两重信息来动态地设置采样阈值，筛选出每个真值目标的最优正样本； 步骤S3‑4、将每层多尺度特征传入检测头，利用自适应采样策略筛选出的最优正样本进行检测，输出检测结果； 步骤S3‑5、得到训练好的目标检测模型，转入步骤S4； 步骤S4、将测试集输入训练好的目标检测模型，输出测试集图像中每个目标的类别和位置，以评估训练好的模型精度。

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