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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利基于改进RT_DETR模型的无人机图像目标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：CN121214280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511755656.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于改进RT_DETR模型的无人机图像目标检测方法是由李旭健;郑继浩设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进RT_DETR模型的无人机图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标检测技术领域，公开了一种基于改进RT_DETR模型的无人机图像目标检测方法，该方法在骨干网络中引入FAPPA模块，有效缓解了小目标特征在深层网络中的信息损失问题。本发明方法还将编码器中AIFI模块的前馈神经网络替换为EDFFN模块，其利用patch_wiseFFT策略和可学习的频域权重选择性增强边缘、纹理等高频特征。另外，本发明方法还利用Zoom_cat模块实现多尺度特征的自适应对齐，并利用CAFMFusion模块的卷积_注意力双路径架构融合局部细节与全局语义，从而充分利用不同层级的互补信息。本发明方法能够显著提升无人机图像目标检测能力，而且还能够识别复杂背景下小目标特征。

本发明授权基于改进RT_DETR模型的无人机图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进RT_DETR模型的无人机图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.对无人机采集到的图像进行预处理，构建用于无人机图像目标检测的数据集； 步骤2.搭建改进的RT_DETR模型，其包括骨干网络、编码器、解码器和检测头； 改进的RT_DETR模型是在原有RT_DETR模型的基础上进行如下改进得到的：在骨干网络中引入C2f_MFPA模块，C2f_MFPA模块是将C2f模块中的Bottlenect模块替换为频域增强的并行注意力机制FAPPA模块得到的；将编码器中的AIFI模块替换为AIFI_EDFFN模块，AIFI_EDFFN模块是将AIFI模块中的前馈神经网络替换为EDFFN模块得到的；在编码器中分别引入多尺度对齐Zoom_cat模块和卷积_注意力融合CAFMFusion模块； 步骤3.利用步骤1构建的数据集对改进的RT_DETR模型进行训练，得到训练好的模型； 步骤4.利用步骤3得到的训练好的模型，对无人机采集到的图像进行目标检测。

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山东科技大学，其通讯地址为：266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号；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”。

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