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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于频域解耦的域泛化无人机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：CN116363533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310364855.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于频域解耦的域泛化无人机目标检测方法是由查正军;傅雪阳;王堃宇设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域解耦的域泛化无人机目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频域解耦的域泛化无人机目标检测方法，包括：1、构建无人机目标检测数据集，包括数据的获取以及预处理；2、构建基于频域解耦的域泛化无人机目标检测网络；3、运用网络对输入图片进行处理和计算，进而得到总损失函数；4、根据总损失函数对网络进行迭代优化。本发明充分考虑到无人机目标检测场景特性，即解耦目标相关特征的全局依赖性，并结合了频域服从全局建模的优势，所提出的频域解耦网络从全局信息的角度解耦无人机图像中目标关联特征，有效地提高了无人机目标检测网络的泛化性，大大提升了无人机目标检测网络在复杂多变的真实场景下的检测精度。

本发明授权一种基于频域解耦的域泛化无人机目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域解耦的域泛化无人机目标检测方法，其特征在于，是按照以下步骤进行： 步骤1、获取无人机目标检测数据集以及类别和边界框标签； 步骤1.1、选取带有类别和边界框标签的无人机图像数据并进行尺寸归一化和预处理，得到维度为的预处理后的无人机图像数据集记为，其中，表示第张无人机图像，令无人机图像数据集的标签集合为，其中，表示第张无人机图像中第个目标的类别标签，表示第张无人机图像中第个目标的边界框标签，表示第张无人机图像所包含的目标总数，，为带有类别和边界框标签的无人机图像总数；表示图像预处理后的高度，表示图像预处理后的宽度，表示通道数； 步骤2、构建基于频域解耦的域泛化无人机目标检测网络，是由频域解耦网络和目标检测网络组成； 步骤2.1、基于Yolov5模型构建目标检测网络，由Backbone模块，Neck模块和Prediction模块组成； 利用预处理后的无人机图像数据集及其标签集合对所述目标检测网络进行预训练，得到预训练后的目标检测网络； 步骤2.2、构建频域解耦网络，由两个待学习的领域不变频域滤波器和领域特定频域滤波器组成，每个频域滤波器的尺寸为，频域滤波器中每个元素的取值范围为； 步骤3、基于频域解耦的域泛化无人机目标检测网络的训练： 通过随机梯度下降法对频域解耦网络中两个待学习的领域不变频域滤波器和领域特定频域滤波器以及目标检测网络进行优化求解，并计算总损失函数后进行梯度反向传播，直到达到总损失函数收敛为止，从而得到训练好的领域不变频域滤波器、领域特定频域滤波器和目标检测网络； 步骤4、利用训练好的领域不变频域滤波器对待测试的无人机图片的幅度谱进行滤波，得到领域不变无人机图片；将领域不变无人机图片输入训练好的目标检测网络，得到最终检测结果。

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