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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于自适应边缘特征语义分割的无人机巡航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：CN116503760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310471491.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于自适应边缘特征语义分割的无人机巡航检测方法是由张晖;石亦巍;赵海涛;朱洪波设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应边缘特征语义分割的无人机巡航检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应边缘特征语义分割的无人机巡航检测方法，基于预定义多尺度多形状边缘检测算子组，利用基于边缘概率的多形状边缘特征融合方法，得到多形状边缘特征图；利用基于目标匹配度的多尺度边缘特征加权方法，得到多尺度多形状边缘特征图；搭建改进DeepLabV3+语义分割网络，在编码器中使用感受野融合空洞空间金字塔池化模块，将多尺度多形状边缘特征图组补充进网络解码器部分，并对改进网络进行训练；最后，利用训练好网络对无人机巡检所获得的遥感图像中的目标进行分割检测。本发明通过在无人机巡检数据集上进行训练提取泛化的巡检目标所具有的特征表示，突出不同目标特征之间的可区分度，提高检测准确度，减少了人工巡检的工作。

本发明授权基于自适应边缘特征语义分割的无人机巡航检测方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应边缘特征语义分割的无人机巡航检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，定义多尺度多形状边缘检测算子组； 步骤2，利用基于边缘概率的多形状边缘特征融合方法，使用步骤1中的多尺度多形状边缘检测算子组，得到多形状边缘特征图组； 步骤3，基于目标匹配度的多尺度边缘特征加权方法，对步骤2所得到的多形状边缘特征图，根据目标匹配度进行加权，得到多尺度多形状边缘特征图组； 步骤4，搭建语义分割网络，并对语义分割网络进行训练； 步骤5，利用训练好的语义分割网络对无人机巡检图像中的多种目标进行检测； 步骤3中所述的基于目标匹配度的多尺度边缘特征加权方法步骤如下： 步骤3.1，定义高度影响因子，具体计算方法如下： 其中，[Altmin,Altmax]代表无人机巡航高度区间，Altcur代表无人机巡检图像获取时的高度，代表无人机巡航平均高度，ki、kj分别代表多形状边缘特征图组内第i张、第j张多形状边缘特征图所对应的算子尺度，代表多形状边缘特征图组内第i张多形状边缘特征图所对应的高度影响因子； 定义边缘数量因子具体计算方法如下： 其中，代表一个中间变量，代表多形状边缘特征图组内第i张、第j张多形状边缘特征图中边缘点数量； 步骤3.2，根据步骤3.1所得到的高度影响因子和边缘数量因子，计算出目标匹配度，具体计算方法如下： 其中，代表多形状边缘特征图组内第i张多形状边缘特征图对应的目标匹配度； 步骤3.3，根据目标匹配度对多形状边缘特征图组进行加权，得到多尺度多形状边缘特征图组，具体计算方法如下： 其中，为多形状边缘特征图组内第i张多形状边缘特征图加权后的多尺度多形状边缘特征图，为多形状边缘特征图组内第i张多形状边缘特征图。

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