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龙图腾网获悉湖南中科助英智能科技研究院有限公司申请的专利一种弱对比度环境下无人机鲁棒检测方法、装置和设备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：CN115311579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210162184.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种弱对比度环境下无人机鲁棒检测方法、装置和设备是由刘祥卿设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种弱对比度环境下无人机鲁棒检测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种弱对比度环境下无人机鲁棒检测方法、装置和设备。所述方法包括：通过对弱对比环境下无人机的运动视频进行抽帧预处理，将每一帧图像中的无人机目标进行标注用于模型训练；将所有帧图像输入双流网络模型中；双流网络模型包括ResNet50网络、FlowNetS网络、RF模块、ACFM模块和PDC模块；对网络进行训练，得到训练好的双流网络模型，用于弱对比环境下视频无人机目标的检测。本发明采用双流网络并行的架构，可充分获取时空特征，提出了一个端到端可训练的框架，可同时预测像素的前景对象分割和光流；对低层、中层、高层特征分别进行增强处理，引入了PDC模块使最终获得的目标更加清晰。

本发明授权一种弱对比度环境下无人机鲁棒检测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种弱对比度环境下无人机鲁棒检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取弱对比环境下无人机的运动视频，对所述运动视频进行抽帧预处理后得到帧图像，将每一帧图像中的无人机目标进行标注得到GT图像； 将所有帧图像输入用于无人机目标检测的双流网络模型中；所述双流网络模型包括ResNet50网络、FlowNetS网络、RF模块、ACFM模块和PDC模块； 通过所述ResNet50网络对任一帧图像进行特征提取，得到低层特征、中层特征和高层特征； 对所述低层特征进行边界边缘特征增强得到低层增强特征； 通过所述FlowNetS网络根据当前帧图像和下一帧图像进行光流计算，得到光流特征；所述光流特征分别与所述中层特征和所述高层特征进行特征融合后得到中层融合特征和高层融合特征； 通过所述RF模块对所述中层融合特征和所述高层融合特征进行特征增强，得到中层增强特征和高层增强特征； 通过所述ACFM模块引入多尺度通道注意力机制对所述高层增强特征进行跨层面特征融合，得到高层增强融合特征； 通过所述PDC模块根据所述低层增强特征、中层增强特征和所述高层增强融合特征进行处理，减少相邻特征差距，输出无人机目标图像； 根据所述GT图像中标注的无人机目标和所述双流网络模型输出的无人机目标图像，对所述ResNet50网络和所述FlowNetS网络进行训练，得到训练好的双流网络模型； 将待检测的弱对比环境下无人机的运动视频进行抽帧预处理后输入所述训练好的双流网络模型，输出无人机目标检测结果。

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