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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利基于参数自适应动态神经网络的无人机图像目标计数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：CN117173199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202311329363.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于参数自适应动态神经网络的无人机图像目标计数方法是由沈航;刘宇;王天荆设计研发完成，并于2023-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于参数自适应动态神经网络的无人机图像目标计数方法在说明书摘要公布了：一种基于参数自适应动态神经网络的无人机图像目标计数方法，步骤包括：1无人机载航拍设备采集地面图像；2对采集到的图像进行预处理；3采用特征提取网络对处理后的图像进行目标检测；4对检测到的目标进行计数。在步骤2中，依据无人机飞行高度和拍摄俯角动态划分尺度和分割图像；步骤3中，对输入特征图采用空间信息增强的特征提取网络，提取目标的位置信息。特征提取网络后的感受野选取模块中卷积的扩张率参数，是根据分割后的图像确定的。设计扩张率参数自适应策略，根据飞行状态计算尺度范围并分割图像，以及对感受野选取模块中的扩张率参数进行调整。本方法显著减少推理时延，MAE和MSE得到提升，还具有优良的计数精度。

本发明授权基于参数自适应动态神经网络的无人机图像目标计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数自适应动态神经网络的无人机图像目标计数方法，步骤包括：1无人机载航拍设备采集地面图像；2对采集到的无人机图像进行预处理；3采用特征提取网络对处理后的图像进行目标检测；4对检测到的目标进行计数；其特征是步骤2中，依据无人机飞行高度和拍摄俯角动态划分尺度和分割图像；步骤3中，对输入特征图采用空间信息增强的特征提取网络，提取目标的位置信息；其中，特征提取网络后的感受野选取模块中卷积的扩张率参数，是根据分割后的图像确定的； 设计扩张率参数自适应策略，根据飞行状态计算尺度范围并分割图像，以及对感受野选取模块中的扩张率参数进行调整； 在步骤2中， 2.1飞行状态感知的尺度判别 图像中目标的尺度是由目标到无人机摄像头的距离决定；尺度判别方法是通过参考无人机飞行高度h和俯角β来判断目标尺度； 以无人机投影在地面上的点为原点，地面为横轴，视中线与地面交点相对于原点的方向为横轴正方向，建立直角坐标系；当无人机悬停在高度h时，与其距离为d1和d2的地面目标的坐标分别为和当无人机视角为α、俯角为β时，下视线和上视线与地面交点的坐标分别为τ1,0和τ2,0，其中 对于位于x,0的目标，无人机根据飞行高度h和俯角β计算尺度，以一架无人机飞行高度为h∈0,d1，它采集的图像包含小、中、大三种尺度，三种尺度对应的视野覆盖区域分别为III、Ⅱ、I区域，飞行状态变化时的尺度范围划分规则如表1所示： 表1 2.2基于尺度判别结果分割图像 表1中的III、Ⅱ、I区域与地面相交的部分对应航拍图像里小、中、大尺度区域的占比，分别被表示为ω1、ω2、ω3，定飞行高度h和俯角β，这些尺度占比的取值如表2所示： 表2 按照表2比例分割图像； 对步骤3的特征提取网络后的感受野选取模块中的扩张率参数的选取 采用Switch函数根据步骤2得到图像尺度确定感受野模块中的卷积扩张率；在感受野选取模块中，堆叠三个扩张率可调的卷积，以实现动态感受野；卷积扩张率表示为一个三元组Q＝q1,q2,q3，其中三个元素互质；设置多组关于Q的取值使得感受野覆盖小、中、大尺度范围；当Switch函数识别到输入为特定尺度的图像时，指导卷积调整为与之匹配的扩张率。

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