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龙图腾网获悉北京机械设备研究所申请的专利一种基于改进RTDETR的无人机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：CN119832448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411647198.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于改进RTDETR的无人机目标检测方法是由吴恒城;李钰新;张云翔;姬永超设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进RTDETR的无人机目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进RTDETR的无人机目标检测方法，主干网络采用LSKNet神经网络架构对无人机拍摄图像进行四个尺度特征图的特征提取，提高特征提取性能的同时降低了模型计算量，并且改进了特征融合网络形成新的特征提取和特征融合网络框架，提升了特征提取和融合效率，同时减小网络计算量以及特征信息传递过程中的损失，提升了目标检测精度的同时保持较高检测实时性。

本发明授权一种基于改进RTDETR的无人机目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进RTDETR的无人机目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 利用LSKNet神经网络架构提取无人机拍摄图像的四个尺度特征图B2、B3、B4、B5；其中，特征图B2、特征图B3、特征图B4和特征图B5的尺寸依序递减； 利用平均池化、最大值池化和双线性插值处理使四个尺度的特征图B2、B3、B4、B5大小一致并在通道维度进行合并后经过DSConv卷积模块进行卷积处理得到全局特征图；对四个尺度的特征图B2、B3、B4、B5合并后经过DSConv卷积模块进行卷积处理包括： 将合并后的特征图经过CBS模块处理并保留经过处理后的特征； 将经过CBS模块处理后的特征再经DBS模块处理； 将经过CBS模块处理后的特征和经过DBS模块处理后的特征在通道维度上进行拼接后，经过Shuffle模块随机混合两部分的通道特征后输出所述全局特征图； 将所述全局特征图经过卷积处理后利用Split函数拆分并输出特征图inject_P3、inject_P4； 将特征图B3和特征图inject_P3融合后生成特征图P3，特征图B4和特征图inject_P4融合后生成特征图P4； 将特征图B5经过HLDEncoder处理后生成特征图P5； 将特征图P3、P4经过平均池化和最大值池化处理后与特征图P5在通道维度上进行拼接后经过HLD-GD模块进行下采样处理后利用Split函数拆分并输出特征图inject_N4、inject_N5； 将特征图P4和特征图inject_N4融合后生成特征图N4，特征图P5和特征图inject_N5融合后生成特征图N5； 将特征图P3、特征图N4和特征图N5融合合并后输出至目标检测头模块进行目标检测。

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