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龙图腾网获悉广州成至智能机器科技有限公司申请的专利一种可见光无人机空情定位方法、装置、设备及存储介质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：CN120802178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510790576.0，技术领域涉及：G01S5/16；该发明授权一种可见光无人机空情定位方法、装置、设备及存储介质是由肖野设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可见光无人机空情定位方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种可见光无人机空情定位方法、装置、设备及存储介质，涉及目标检测技术领域，方法包括：训练目标检测模型进而将目标检测模型分别部署到地面监控设备和至少两台光学相机上；通过地面监控设备对目标空域拍摄得到第一图像并利用目标检测模型根据第一图像识别得到无人机；利用各台光学相机分别对目标空域拍摄得到第二图像并利用目标检测模型根据第二图像判断识别目标空域是否存在无人机；若是，则根据地面监控设备和各台光学相机的位置识别得到无人机的位置。本申请通过训练和部署目标检测模型，除地面监控设备外，最少可仅通过两台光学相机则能检测无人机的位置，能极大降低定位无人机的成本，并能够精准识别得到无人机的位置。

本发明授权一种可见光无人机空情定位方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种可见光无人机空情定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 训练目标检测模型进而将所述目标检测模型分别部署到地面监控设备和至少两台光学相机上；其中，所述地面监控设备和各台所述光学相机的所处位置不相同； 通过所述地面监控设备对目标空域拍摄得到第一图像并利用所述目标检测模型根据所述第一图像识别得到无人机； 利用各台所述光学相机分别对所述目标空域拍摄得到第二图像并利用所述目标检测模型根据所述第二图像判断识别所述目标空域是否存在无人机； 若是，则根据所述地面监控设备和各台所述光学相机的位置识别得到所述无人机的位置； 所述训练目标检测模型，包括以下步骤： 获取无人机图像数据集； 将原始的yolov11目标检测模型进行改进，得到改进后的yolov11目标检测模型作为所述目标检测模型； 构建用于优化目标类别分类准确性的第一损失函数和用于优化检测框位置的第二损失函数，进而构建得到最终的损失函数； 根据所述无人机图像数据集、所述第一损失函数和所述第二损失函数训练所述改进后的yolov11目标检测模型； 所述构建用于优化目标类别分类准确性的第一损失函数和用于优化检测框位置的第二损失函数，进而构建得到最终的损失函数，包括以下步骤： 构建所述第一损失函数如下： ； 其中，表示所述第一损失函数，表示平衡正负样本权重的系数；表示所述目标检测模型对正确类别的预测概率；表示调节难易样本权重的聚焦参数； 构建所述第二损失函数如下： ； ； ； ； ； ； ； 其中，表示所述第二损失函数；表示所述目标检测模型预测的检测框，表示真实的检测框，和分别表示真实的检测框的宽高，scale为缩放因子；和分别表示预测的检测框和真实的检测框中心点的x轴坐标，和分别表示预测的检测框和真实的检测框中心点的y轴坐标； 进而构建所述目标检测模型最终的损失函数为： ； 其中，表示所述最终的损失函数，、均为平衡因子。

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