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龙图腾网获悉安徽智遥信息技术有限公司申请的专利一种复杂林地高检测率的无人机遥感图像林木单株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：CN116343067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310304733.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种复杂林地高检测率的无人机遥感图像林木单株检测方法是由方薇;刘兴;秦湛设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂林地高检测率的无人机遥感图像林木单株检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种复杂林地高检测率的无人机遥感图像林木单株检测方法，与现有技术相比解决了难以实现坡度大及冠层遮挡条件下单株检测的缺陷。本发明包括以下步骤：数据采集与预处理；轻量级林木单株检测模型的构建；轻量级林木单株检测模型的训练；待检测无人机遥感图像的获取；无人机遥感图像林木单株检测结果的获得。本发明实现了当山区存在坡度大、树冠大小差异大、冠层图像遮挡等复杂环境下，对单株树木检测的准确提取。

本发明授权一种复杂林地高检测率的无人机遥感图像林木单株检测方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂林地高检测率的无人机遥感图像林木单株检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 11数据采集与预处理：利用无人机搭载可见光相机，采集复杂林地的森林遥感图像，森林遥感图像包括目标地区可见图像和高程信息，通过专业软件拼合生成目标区域的DEM、DSM和正射影像并进行数据预处理； 12轻量级林木单株检测模型的构建：轻量级林木单株检测模型包括正射影像重建模块和SC-RetinaNet网络； 所述林木单株检测模型的构建包括以下步骤： 121设定林木单株检测模型的第一部分为正射影像重建模块、第二部分为SC-RetinaNet网络； 122设定正射影像重建模块，基于归一化数字表面模型数据NDSM设定正射影像重建模块，将可见三通道图像和NDSM单通道图像进行重建，得到第四通道的重建图像； 123设定SC-RetinaNet网络： 1231设定SC-RetinaNet网络第一部分为主特征提取网络A和主特征提取网络B，主特征提取网络A包括五层，第一层为卷积层，第二、四层为shffleNetv2模块，第三、五层为C3-CBAM模块，利用主特征提取网络A对第四通道的重建图像进行特征提取，第五层输出特征A1； 主特征提取网络B包括九层，第一层为卷积层，第二、四、六、八层为shffleNetv2模块，第三、五、七、九层为C3-CBAM模块，利用主特征提取网络B对重建图像的可见三通道图像进行特征提取，第五、七、九层分别输出特征B1、B2、B3； 1232设定SC-RetinaNet网络第二部分为特征融合层，即原RetinaNet网络FPN层，共三层，分别为P3、P4、P5，在每层的输出都连接了1个C3-CBAM模块，特征A1、B3输入到FPN模块中的P3层，特征A1、B2输入到FPN模块中的P4层，特征A1、B1输入到FPN模块中的P5层，对第一部分提取的特征进行特征融和； 1233设定SC-RetNet网络第三部分为三个预测分类回归子网络，分类回归子网络对第二部分输出的3个特征信息执行目标分类，回归子网络执行目标边界回归，得到目标预测框； 124构建ShffleNetv2模块； 设定ShffleNetv2由卷积模块和向下采样模块构建，在提取特征信息时，利用群卷积和信道对模型进行压缩，ShuffleNetv2模块的左分支采用一次3×3的DW卷积和一次1×1的卷积、右分支采用1×1的二次卷积和一次3×3的DW卷积，在卷积之后，通道通过Concat进行拼接，输出通道的数量翻倍，最后对输出的特征层进行通道混洗； 125构建CBMA注意力模块； 126构建C3-CBMA注意力模块，将通道空间注意力模块引入C3模块中得到C3-CBAM模块； C3-CBAM模块对输入的特征矩阵进行分支操作，左侧分支进行卷积和多个瓶颈层Bottleneck操作，右侧分支经过卷积和通道空间注意力模块用于增强特征提取能力；两分支特征层经Concat进行拼接，在进行卷积输出； 13轻量级林木单株检测模型的训练：将预处理后的数据输入轻量级林木单株检测模型进行训练； 14待检测无人机遥感图像的获取：获取待检测无人机遥感图像，并对其进行预处理； 15无人机遥感图像林木单株检测结果的获得：将预处理后的无人机遥感图像输入训练后的轻量级林木单株检测模型，获得无人机遥感图像林木单株检测结果。

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