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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于轻量级密度估计网络的航拍目标计数与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：CN116486288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310439540.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于轻量级密度估计网络的航拍目标计数与检测方法是由杨绿溪;郑志刚;刘周勇;谢昂;俞科栋;陈延润;李春国;黄永明设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级密度估计网络的航拍目标计数与检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量级密度估计网络的航拍目标计数与检测方法，属于目标检测领域，包括：将航拍图像数据输入目标密度估计网络得到目标密度图，对目标密度图中的元素值进行求和，获得航拍图像数据中的目标数量；通过裁剪高密度区域得到局部区域裁剪图像块；分别对全局航拍图像数据和局部区域裁剪图像块进行目标检测，将局部区域裁剪图像块的检测框根据位置关系映射到全局的航拍图像数据上，并通过软性非极大值抑制算法对全局的航拍图像数据的检测框和映射的局部区域裁剪图像块的检测框进行融合处理，得到航拍图像数据的目标检测结果。由此，通过空间位置数量分布特征获取高密度裁剪图像块进行放大检测，显著提高了航拍目标的检测精度。

本发明授权基于轻量级密度估计网络的航拍目标计数与检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级密度估计网络的航拍目标计数与检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测的航拍图像数据，将所述待检测的航拍图像数据输入训练好的目标密度估计网络，以对所述待检测的航拍图像数据进行特征提取，根据所述待检测的航拍图像数据的特征信息生成目标密度图，以获得目标空间位置分布特征，对所述目标密度图中的元素值进行求和，获得所述待检测的航拍图像数据中的目标数量； 根据所述目标密度图的目标空间位置分布特征计算所述待检测的航拍图像数据中目标分布密度高于预设值的区域，裁剪得到局部区域裁剪图像块； 分别对所述待检测的航拍图像数据和所述局部区域裁剪图像块进行目标检测，将所述局部区域裁剪图像块的检测框根据位置关系映射到所述待检测的航拍图像数据上，并通过软性非极大值抑制算法对所述待检测的航拍图像数据的检测框和映射的局部区域裁剪图像块的检测框进行融合处理，得到所述待检测的航拍图像数据的目标检测结果； 在获取待检测的航拍图像数据之前，构建所述目标密度估计网络，包括： 基于GhostNetV2网络针对密度生成任务进行修改，去除网络最后用于分类的卷积层和全连接层，保留网络的起始处理层和前16个瓶颈层，并修改第6个瓶颈层的步幅为1，作为所述目标密度估计网络的前端特征提取网络； 对特征提取网络输出的4倍、8倍和16倍下采样P2层特征图、P3层特征图和P4层特征图，分别使用感受野模块扩大特征图的感受野； 将经过所述感受野模块处理后的P4层特征图，通过特征提取模块提取特征再上采样后与所述感受野模块处理后的P3层特征图进行通道级联融合，生成新的P3层特征图，并继续通过特征提取模块提取特征后再上采样与所述感受野模块处理后的P2层特征图进行通道级联融合生成新的P2层特征图； 将P2层特征图和P3层特征图通过多个不同空洞率的空洞瓶颈层级联组成的感受野扩大模块生成最终的输出P2层特征图和P3层特征图； 分别对输出的P2层特征图和P3层特征图使用1x1卷积降低维度生成P2层级预测密度图和P3层级预测密度图。

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