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龙图腾网获悉北京中科浩电科技有限公司申请的专利面向无人机的漂浮物高精度识别预警方法及系统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：CN120853066B 。

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：202511369056.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权面向无人机的漂浮物高精度识别预警方法及系统是由郭峰;张津铭;牛延弟;宋明轩;田志强;刘可俊设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向无人机的漂浮物高精度识别预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了面向无人机的漂浮物高精度识别预警方法及系统，涉及图像识别技术领域，所述方法包括：通过预构建的河流二维模型规划巡检航线，控制无人机河流图像采集；发送至河流图像分割AI模型，获取分割后的河流区域图像；输入至漂浮物目标检测模型；获取漂浮物目标检测模型的输出结果，包括类别信息、置信度信息、图像内位置信息；根据无人机的采集GPS坐标、类别信息、置信度信息、图像内位置信息生成漂浮物告警信息，并通过无线网络发送至用户终端。通过本申请解决了现有技术中由于水面复杂背景及光照干扰，依赖于人工巡检难以区分河流漂浮物与非目标物体，导致河流漂浮物检测准确率较差的技术问题，提高了河流漂浮物识别的准确性。

本发明授权面向无人机的漂浮物高精度识别预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向无人机的漂浮物高精度识别预警方法，其特征在于，包括： 通过预构建的河流二维模型规划巡检航线，控制无人机按照所述巡检航线飞行，执行河流图像采集； 将采集的河流图像数据集发送至河流图像分割AI模型，获取分割后的河流区域图像，所述河流图像分割AI模型基于YOLOv11卷积神经网络框架调整构建，以遮盖岸边、桥梁、岸上植物的特征干扰； 将分割后的河流区域图像输入至部署于边缘计算设备的漂浮物目标检测模型，所述漂浮物目标检测模型基于多尺度检测增强、光斑模拟数据增强、特征融合增强执行目标检测； 获取漂浮物目标检测模型的输出结果，所述输出结果包括类别信息、置信度信息、图像内位置信息； 根据漂浮物识别结果获取无人机的采集GPS坐标，根据采集GPS坐标、类别信息、置信度信息、图像内位置信息生成漂浮物告警信息，并通过无线网络发送至用户终端； 河流图像分割AI模型基于YOLOv11卷积神经网络框架调整构建，包括： 将YOLOv11卷积神经网络框架内的C3k2模块用FasterNeXt模块替换； 在YOLOv11卷积神经网络框架的输出头使用ShareSepHead模块替换Segment模块，所述ShareSepHead模块用于提升河流边界分割精度； 所述YOLOv11卷积神经网络框架的损失函数选择Normalized Wasserstein Distance，以增强边界模糊区域的惩罚权重； 漂浮物目标检测模型基于多尺度检测增强、光斑模拟数据增强、特征融合增强执行目标检测，包括： 所述多尺度检测增强通过四级特征金字塔实现，所述四级特征金字塔为P3‑P4‑P5‑P6四级特征金字塔，在原始YOLOv11的P3‑P4‑P5检测层上新增P664检测层构建； 对所述四级特征金字塔进行跨层密集连接增强特征复用，并增加C3k2模块的重复次数，增加768通道中间层，以执行特征融合增强处理。

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北京中科浩电科技有限公司，其通讯地址为：102100 北京市延庆区八达岭开发区风谷四路8号院3号楼C座080室(中关村延庆园)；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”。

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