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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利无人机视角下的双光图像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：CN119478362B 。

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：202411557928.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权无人机视角下的双光图像目标检测方法是由曲优;方明设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机视角下的双光图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体为“无人机视角下的双光图像目标检测方法”，构建双光图像目标检测模型，包括双光特征提取与融合网络、特征金字塔网络和旋转目标检测头部网络，对无人机视角下的可见光和红外光图像数据对进行预处理；将预处理后的图像对输入至双光特征提取与融合网络中，得到不同层次的融合特征图；将不同层次的融合特征图输入至特征金字塔网络中，输出多尺度融合特征图；将多尺度融合特征图输入至旋转目标检测头部网络中，回归得到无人机视角下目标的旋转包围框、类别及置信度，双光特征提取与融合网络增强了在复杂环境下的目标检测能力，旋转包围框回归策略解决了现有的水平包围框在目标旋转时定位不准的问题。

本发明授权无人机视角下的双光图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.无人机视角下的双光图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建双光图像目标检测模型，包括双光特征提取与融合网络、特征金字塔网络和旋转目标检测头部网络，对无人机视角下的可见光和红外光图像数据对进行预处理； 步骤2：将预处理后的图像对输入至双光特征提取与融合网络中，所述双光特征提取与融合网络包括可见光图像分支和红外光图像分支，两个分支网络结构相同，均由卷积层和一系列残差块构成，在残差块之间加入跨分支的空间注意力与特征融合模块，用于在不同层次上对可见光图像和红外光图像中的信息进行自适应融合，得到不同层次的融合特征图； 所述空间注意力与特征融合模块包括三个分支，其中两分支为可见光特征增强分支和红外光特征增强分支，具有相同的网络结构，能够增强局部特征后输出增强特征图；另一个分支为特征交互分支，实现输入的可见光和红外光特征图之间的细粒度交互，输出交互特征图；将3个分支输出的可见光增强特征图、红外光增强特征图及交互特征图沿通道维度拼接整合输出最终的融合特征图； 步骤3：将不同层次的融合特征图输入至特征金字塔网络中，特征金字塔网络进一步融合多个层次特征图中的多尺度信息，输出多尺度融合特征图； 步骤4：将多尺度融合特征图输入至旋转目标检测头部网络中，回归得到无人机视角下目标的旋转包围框、类别及置信度，所述旋转目标检测头部网络包括锚框调整网络、锚框对齐卷积网络以及回归预测网络，锚框调整网络用于对初始的水平锚框进行调整，调整后的旋转锚框用于指导锚框对齐卷积网络提取锚框对齐融合特征；锚框对齐卷积网络包含多个锚框对齐卷积层，在所述旋转锚框的指导下调整卷积操作的采样位置；回归预测网络能够利用提取的对齐特征回归得到旋转目标检测结果。

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