买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军63869部队申请的专利一种基于环境驱动策略的跨模态无人机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：CN120808204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510806605.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于环境驱动策略的跨模态无人机检测方法是由于国栋;王春阳;朱德鹏;冯江海;陈宇;邢健;李忠琦;张黛设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境驱动策略的跨模态无人机检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于环境驱动策略的跨模态无人机检测方法，涉及无人机检测技术领域，包括以下步骤：准备数据集；设计基于状态空间模型的特征融合模块MFFB；构建MDUAV‑YOLO网络模型；训练网络模型；设计复合损失函数及评价指标；微调模型。本发明的技术方案设计一种跨模态双分支MDUAV‑YOLO目标检测网络，通过动态门控机制实现模态贡献度的自适应调节；设计状态空间特征融合模块MFFB，利用状态空间模型在复杂维度中实现可见光与红外特征的深度交互与互补；设计复合损失函数针对性适配无人机检测。实验数据证明在多种复杂背景下无人机目标检测任务中都表现出了良好的性能。

本发明授权一种基于环境驱动策略的跨模态无人机检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境驱动策略的跨模态无人机检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.准备数据集：获取两种跨模态无人机数据集并进行预处理，其中，跨模态无人机数据集一用于网络训练，跨模态无人机数据集二用于模型微调和测试； S2.设计基于状态空间模型的特征融合模块MFFB：所述模块包括状态空间算子SS2D、深度卷积、归一化层、线性层和激活函数； S3.构建MDUAV-YOLO网络模型：搭建包括双分支主干网络、跨模态特征融合网络、颈部网络和头部网络的多模态检测框架； S4.训练网络模型：使用跨模态无人机数据集一训练所述网络模型； S5.设计复合损失函数及评价指标：所述复合损失函数包括采用BCE损失的类别分类损失，以及采用DFL损失加SIoU损失的边框回归损失；所述评价指标包括精确率P、召回率R、mAP50、mAP、帧率FPS、参数量Params及计算复杂度GFLOPs； S6.微调模型：采用跨模态无人机数据集二对模型微调，保存微调模型并执行目标检测； 所述MFFB模块采用动态门控机制，通过以下步骤实现环境驱动策略： a将红外特征图和可见光特征图分别投影至高维状态空间： ； 其中，表示将特征投影到复杂状态空间；和表示复杂状态特征； b投影和获得门控参数和： ； 其中，，分别表示在多模态任务中图像针对特征自适应调整操作； c调制特征交互： ； ； 其中，和分别表示特征初次交互后可见光和红外图像的状态特征；·是逐元素乘积； d跨模态深度融合：将双模态特征分别拉高至高维复杂状态空间中进行深度融合，并且在跨分支信息交互过程中利用自适应参数，使可见光和红外图像进行充分的信息互补，获得了互补特征和： ； 其中，表示一次简单的线性投影，=0.64，=0.49。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军63869部队，其通讯地址为：137001 吉林省白城市洮北区平台镇108信箱；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。