買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜西安兵器工業(yè)科技產(chǎn)業(yè)開發(fā)有限公司申請的專利無人機目標檢測方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120047677B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510520251.0，技術領域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權無人機目標檢測方法及裝置是由張文宇;李勇智;黃通設計研發(fā)完成，并于2025-04-24向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本無人機目標檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及目標檢測技術領域，具體公開了一種無人機目標檢測方法及裝置，該方法包括：獲取數(shù)據(jù)集；設計改進YOLOv7?tiny模型；利用數(shù)據(jù)集對改進YOLOv7?tiny模型進行訓練，得到訓練好的改進YOLOv7?tiny模型，改進YOLOv7?tiny模型的主干網(wǎng)絡層包括C?ELAN模塊，C?ELAN模塊基于卷積塊注意力單元及ELAN子模塊生成，頸部網(wǎng)絡層包括SCFM模塊以及C?ELAN模塊，SCFM模塊包括空間濾波子模塊及通道濾波子模塊；將待檢測的無人機圖像輸入訓練好的改進YOLOv7?tiny模型，輸出目標檢測圖像。本申請通過引進C?ELAN模塊以及SCFM模塊，可提高對小目標的檢測精度。

本發(fā)明授權無人機目標檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種無人機目標檢測方法，其特征在于，包括：獲取數(shù)據(jù)集；設計改進YOLOv7-tiny模型；利用所述數(shù)據(jù)集對所述改進YOLOv7-tiny模型進行訓練，得到訓練好的改進YOLOv7-tiny模型，其中，所述改進YOLOv7-tiny模型包括輸入層、主干網(wǎng)絡層、頸部網(wǎng)絡層和頭部網(wǎng)絡層，所述主干網(wǎng)絡層包括C-ELAN模塊，所述C-ELAN模塊基于卷積塊注意力單元以及ELAN子模塊生成，所述頸部網(wǎng)絡層包括SCFM模塊以及所述C-ELAN模塊，所述SCFM模塊包括空間濾波子模塊以及通道濾波子模塊；將待檢測的無人機圖像輸入訓練好的改進YOLOv7-tiny模型的輸入層進行圖像預處理，輸出預處理后的圖像；將所述預處理后的圖像輸入所述主干網(wǎng)絡層，基于所述C-ELAN模塊進行特征提取，輸出特征提取圖像；將所述特征提取圖像輸入所述頸部網(wǎng)絡層，基于所述SCFM模塊以及所述C-ELAN模塊進行特征融合，輸出特征融合圖像；將所述特征融合圖像輸入所述頭部網(wǎng)絡層進行檢測，輸出目標檢測圖像；其中，所述C-ELAN模塊包括多個CBL單元、卷積塊注意力單元和拼接單元，所述卷積塊注意力單元用于對輸入特征的空間維度和通道維度進行權值分配；所述SCFM模塊還包括Conv子模塊、第一乘積子模塊、第二乘積子模塊以及求和子模塊；所述SCFM模塊接收到第二輸入圖像后，所述方法還包括：將所述第二輸入圖像輸入所述Conv子模塊中，輸出第五卷積結果；將所述第五卷積結果分別輸入所述空間濾波子模塊以及所述通道濾波子模塊，輸出與所述空間濾波子模塊對應的第一濾波結果，以及與所述通道濾波子模塊對應的第二濾波結果；將所述第一濾波結果與所述第五卷積結果共同輸入到所述第一乘積子模塊中，得到第一乘積結果，以及，將所述第二濾波結果與所述第五卷積結果共同輸入到所述第二乘積子模塊中，得到第二乘積結果；將所述第一乘積結果和所述第二乘積結果共同輸入到所述求和子模塊中，得到所述SCFM模塊對應的輸出結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人西安兵器工業(yè)科技產(chǎn)業(yè)開發(fā)有限公司，其通訊地址為：710299 陜西省西安市經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)涇渭新城涇環(huán)北路9號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。