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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利低空飞行器的遥感图像目标检测方法、装置、设备及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：CN121415293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202512022928.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权低空飞行器的遥感图像目标检测方法、装置、设备及介质是由肖学明;王飞;付跃刚;刘洺州设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本低空飞行器的遥感图像目标检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了低空飞行器的遥感图像目标检测方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括在预设遥感场景下，利用目标低空飞行器采集遥感图像；基于预设轻量级低空图像检测模型中的预设前馈神经网络，对采集到的待检测遥感图像进行多尺度特征提取，以确定遥感图像特征处理结果；基于遥感图像特征处理结果和预设轻量级低空图像检测模型中的多层特征融合组件，进行局部和全局特征融合，以确定遥感图像特征融合结果；基于遥感图像特征融合结果和预设轻量级低空图像检测模型中的反卷积上采样组件，进行不同空间分辨率特征处理，以得到待检测遥感图像的目标检测结果。本申请提升了低空遥感图像的目标检测性能与场景适应能力。

本发明授权低空飞行器的遥感图像目标检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种低空飞行器的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括： 在预设遥感场景下，利用目标低空飞行器进行遥感图像的采集，以确定待检测遥感图像； 基于预设轻量级低空图像检测模型中的预设前馈神经网络，对所述待检测遥感图像，进行多尺度特征的提取与增强，以确定遥感图像特征处理结果；其中，所述预设轻量级低空图像检测模型为基于改进Transformer构建的模型，所述预设前馈神经网络中包括多个移动窗口注意力组件； 基于所述遥感图像特征处理结果和所述预设轻量级低空图像检测模型中的多层特征融合组件，进行局部特征和全局特征的融合，以确定遥感图像特征融合结果； 基于所述遥感图像特征融合结果和所述预设轻量级低空图像检测模型中的反卷积上采样组件，进行不同空间分辨率特征处理，以完成目标检测操作，并得到所述待检测遥感图像对应的目标检测结果； 其中，所述基于所述遥感图像特征处理结果和所述预设轻量级低空图像检测模型中的多层特征融合组件，进行局部特征和全局特征的融合，包括： 基于所述预设轻量级低空图像检测模型中的多层特征融合组件，对所述遥感图像特征处理结果中的各特征图，分别进行不同卷积核大小与感受野范围的金字塔特征卷积，以确定特征图处理结果； 针对所述遥感图像特征处理结果中作为深层特征图的目标特征图，基于空间注意力机制、通道注意力机制以及所述特征图处理结果，进行特征增强操作，以确定所述目标特征图对应的特征增强结果； 基于所述特征图处理结果和所述特征增强结果，进行聚合，以确定遥感图像特征融合结果； 所述针对所述遥感图像特征处理结果中作为深层特征图的目标特征图，基于空间注意力机制、通道注意力机制以及所述特征图处理结果，进行特征增强操作，包括： 针对所述遥感图像特征处理结果中作为深层特征图的目标特征图，进行归一化处理，以确定归一化结果； 分别利用空间注意力机制和通道注意力机制，对所述归一化结果进行处理，以确定第一处理结果和第二处理结果； 对所述第一处理结果和所述第二处理结果进行融合，以确定目标处理结果； 从所述特征图处理结果中，获取与所述目标特征图对应的目标特征图处理结果； 基于所述目标处理结果和所述目标特征图处理结果，进行融合，以确定所述目标特征图对应的特征增强结果。

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