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龙图腾网获悉河北尚云信息科技有限公司申请的专利基于无人机航拍图像的小目标检测方法、装置及电子设备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：CN121147503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511517202.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于无人机航拍图像的小目标检测方法、装置及电子设备是由周二亮;孔祥瑞;江跃华;薛为民;王井阳;刘建强设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机航拍图像的小目标检测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明适用于图像识别技术领域，提供了一种基于无人机航拍图像的小目标检测方法、装置及电子设备。该方法包括：获取训练图像数据，将训练图像数据转换为预设格式；构建改进的YOLOv11n模型，在主干特征提取网络中使用MSFAM替换前两个C3k2，在检测头网络和特征强化提取网络中增加P2小目标检测层，第一个MSFAM与P2小目标检测层连接，主干特征提取网络中的两个MSFAM、第一个C3k2和C2PSA分别与改进的双向密集特征金字塔网络连接；将训练图像数据划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，改进的YOLOv11n模型进行训练；将待检测图像数据输入到训练完成后改进的YOLOv11n模型中，得到小目标的类别和位置。本发明在复杂场景下的检测性能较优，能够有效提高检测准确率。

本发明授权基于无人机航拍图像的小目标检测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机航拍图像的小目标检测方法，其特征在于，包括： 获取训练图像数据，将训练图像数据转换为预设格式； 构建改进的YOLOv11n模型，该改进的YOLOv11n模型包括主干特征提取网络、特征强化提取网络和检测头网络，在所述主干特征提取网络中使用MSFAM替换前两个C3k2，在所述检测头网络和所述特征强化提取网络中增加P2小目标检测层，第一个MSFAM与P2小目标检测层连接；所述特征强化提取网络还包括改进的双向密集特征金字塔网络，所述主干特征提取网络中的两个MSFAM、第一个C3k2和C2PSA分别与所述改进的双向密集特征金字塔网络连接，通过BiFPN2和BiFPN3进行层级扩展和跨层连接优化； 将预设格式的训练图像数据划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集； 采用所述训练数据集和所述验证数据集对改进的YOLOv11n模型进行训练，采用所述测试数据集对改进的YOLOv11n模型进行评估； 将待检测图像数据输入到训练完成后改进的YOLOv11n模型中，得到小目标的类别和位置； 所述主干特征提取网络包括依次连接的第一Conv、第二Conv、第一MSFAM、第三Conv、第二MSFAM、第四Conv、第一C3k2、第五Conv、第二C3k2、SPPF和C2PSA，所述第一MSFAM与所述P2小目标检测层连接，所述第一MSFAM、所述第二MSFAM、所述第一C3k2和所述C2PSA分别与所述改进的双向密集特征金字塔网络连接； 所述改进的双向密集特征金字塔网络包括依次连接的第六Conv、第一Upsample、第一BIFPN2、第三C3k2、第二Upsample、第二BIFPN2、第四C3k2、第三Upsample、第三BIFPN2、第五C3k2、第四BIFPN2、第六C3k2、第七Conv、第一BIFPN3、第七C3k2、第五BIFPN2、第八C3k2、第八Conv、第二BIFPN3、第九C3k2、第六BIFPN2、第十C3k2、第九Conv、第七BIFPN2、第十一C3k2、第八BIFPN2和第十二C3k2； 所述第一MSFAM的输出端分别与所述第三BIFPN2、所述第四BIFPN2和所述第一BIFPN3连接，所述第二MSFAM的输出端分别与所述第二BIFPN2和所述第二BIFPN3连接，所述第一C3k2的输出端还与所述第一BIFPN2连接，所述C2PSA的输出端分别与所述第六Conv、所述第七BIFPN2和所述第八BIFPN2连接，所述第三C3k2的输出端还分别与所述第二BIFPN3和所述第六BIFPN2，所述第四C3k2的输出端还分别与所述第一BIFPN3和所述第五BIFPN2连接，所述第六C3k2的输出端还与所述检测头网络的第一Detect连接，所述第八C3k2的输出端还与所述检测头网络的第三Detect连接，所述第十C3k2的输出端还与所述检测头网络的第四Detect连接，所述第十二C3k2的输出端还与所述检测头网络的第二Detect连接。

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