买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种基于坐标和全局信息聚合的无人机航拍图像多尺度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：CN116721368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310775421.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于坐标和全局信息聚合的无人机航拍图像多尺度目标检测方法是由周黎鸣;刘哲昊;赵航;左宪禹;葛强;刘扬;党兰学;侯艳娥设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于坐标和全局信息聚合的无人机航拍图像多尺度目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于坐标和全局信息聚合的无人机航拍图像多尺度目标检测方法，包括：构建目标检测网络；目标检测网络由主干网络、多重特征融合网络和预测头三部分组成；主干网络由坐标和全局信息聚合模块组成；坐标和全局信息聚合模块包括坐标信息提取分支和全局信息提取分支；对构建的目标检测网络进行训练，得到目标检测模型，并采用Focal‑EIOUloss作为模型的边界框损失；基于目标检测模型对无人机航拍图像进行多尺度目标检测。本发明通过结合坐标信息和全局信息来缓解特征提取过程中背景因素的干扰，增强了网络提取鲁棒性特征的能力；本发明设计的多重特征融合网络，可以使更好地融合多尺度特征，改善多尺度目标的检测性能。

本发明授权一种基于坐标和全局信息聚合的无人机航拍图像多尺度目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于坐标和全局信息聚合的无人机航拍图像多尺度目标检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建目标检测网络；所述目标检测网络由主干网络、多重特征融合网络和预测头三部分组成；所述主干网络用于提取输入无人机图像的特征信息，并输出不同大小的特征图；所述多重特征融合网络用于对不同大小的特征图进行特征融合；所述预测头用于基于融合后特征进行检测，来获得最终的检测结果；所述主干网络由坐标和全局信息聚合模块组成；所述坐标和全局信息聚合模块包括坐标信息提取分支和全局信息提取分支，坐标信息提取分支通过引入注意力机制，令其在使用卷积进行特征提取的同时时刻关注坐标信息，全局信息提取分支通过池化操作来获得特征图全局信息，最终通过将两个分支提取的特征进行融合来获得具有更丰富上下文信息的特征； 所述坐标信息提取分支的处理流程包括： 首先使用1×1卷积将输入特征图的通道数减半，获得第一个中间特征图M1； 然后使用3×3卷积和注意力机制来提取目标特征，获得第二个和第三个中间输出特征图M2,M3： 式中，CA表示注意力机制； 所述全局信息提取分支的处理流程包括： 先使用全局池化操作来增加骨干网的全局上下文信息，对于输入特征X∈RC×H×W，首先进行全局平均池化操作和全局最大池化操作，然后将二者结果相加，再通过一个全连接层和Sigmoid函数来为每个通道分配权重，令模型关注高响应的通道信息： 其中GAP和GMP分别表示全局平均池化和全局最大池化，FC表示全连接层，σ表示sigmoid函数； 然后，将结果与输入特征X相乘，再经过一个1×1卷积将通道数减半，得到全局信息提取分支的输出特征 步骤2：对构建的目标检测网络进行训练，得到目标检测模型，并采用Focal-EIOUloss作为模型的边界框损失； 步骤3：基于目标检测模型对无人机航拍图像进行多尺度目标检测。

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河南大学，其通讯地址为：475001 河南省开封市顺河区明伦街85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”。