湖南科技大学廖孟光获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利无人机航拍低能见度海域目标检测方法、系统及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：CN121544875B 。
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：202610056754.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权无人机航拍低能见度海域目标检测方法、系统及设备是由廖孟光;黄龙城;祝传广;李少宁设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本无人机航拍低能见度海域目标检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了无人机航拍低能见度海域目标检测方法、系统及设备，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：获取无人机在低能见度海域拍摄的待检测航拍图像；将图像输入至基于YOLOv11框架构建的目标检测模型中，输出目标类别与边界框位置。模型在特征提取主干网络中采用改进的StarNet结构，集成多尺度卷积核与高效通道注意力机制；在颈部网络中引入深度可分离卷积与高频增强残余块HFERB；检测头中分类与回归分支均集成无参数注意力机制SimAM。模型采用联合损失函数进行训练，融合边界框回归损失、分布焦损与分类损失。本发明在雾天等低能见度条件下提升目标检测精度与鲁棒性，同时通过轻量化设计降低计算复杂度。
本发明授权无人机航拍低能见度海域目标检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.无人机航拍低能见度海域目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取无人机在低能见度海域拍摄的待检测航拍图像； 将待检测航拍图像输入至目标检测模型中，输出目标检测结果，目标检测结果包括目标类别和边界框位置； 目标检测模型基于YOLOv11框架构建，并包括： 特征提取主干网络替换为改进的StarNet结构，改进的StarNet在第1阶段和第2阶段使用和的卷积核，在第3阶段和第4阶段使用和的卷积核，并且在第2阶段和第4阶段之后分别集成了高效通道注意力ECA模块； 颈部网络中，将标准卷积替换为深度可分离卷积，并在C3k2模块中集成高频增强残余块HFERB； 检测头在分类分支和回归分支中均集成了无参数注意力机制SimAM； 目标检测模型通过联合损失函数进行训练；联合损失函数为边界框回归损失、分布焦损与分类损失的加权和；边界框回归损失为CIoU损失与WIoUv3损失的加权组合。
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