中国科学院长春光学精密机械与物理研究所王宣获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利无人机动态飞行中运动目标的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：CN120510539B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511001164.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权无人机动态飞行中运动目标的检测方法是由王宣;朱圣杰;刘成龙;左羽佳;白冠冰;徐芳设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本无人机动态飞行中运动目标的检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测和跟踪技术领域，尤其涉及一种无人机动态飞行中运动目标的检测方法。包括：通过参数化生成方法生成车辆模型，构建车辆数据集；利用地形高程数据构建模拟地形；使车辆模型以多种速度运行在模拟地形上，生成包含多种运动速度、随机镜头晃动及不同光照条件的序列图像，构建目标运动数据集；利用多间隔光流融合的运动轨迹提取方法提取每组序列图像的目标运动轨迹，与上一步骤中图像配对；构建基于双流时空注意力机制的深度学习网络；输入配对得到的训练数据集，进行网络训练并存储权重文件；在实际飞行任务中，调用权重文件，对运动目标进行识别。优点在于：通过多模态数据处理、融合和优化策略，准确性高，提高检测速度和鲁棒性。
本发明授权无人机动态飞行中运动目标的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机动态飞行中运动目标的检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤： S1.通过参数化生成方法生成具有不同尺寸和类型的车辆模型，构建包含典型车辆的参数化模型库，生成多谱段车辆模型数据，构建车辆数据集； S2.利用地形高程数据构建模拟地形； S3.目标运动数据集构建：使步骤S1中生成的车辆模型以多种速度运行在步骤S2构建的模拟地形上，生成包含多种运动速度、随机镜头晃动以及不同光照条件的序列图像，构建目标运动数据集； S4.利用多间隔光流融合的运动轨迹提取方法提取步骤S3中每组序列图像的目标运动轨迹，并与步骤S3中的图像数据进行配对，形成训练数据集； S5.构建基于双流时空注意力机制的深度学习网络；输入S4步骤配对得到的训练数据集，采用动态课程学习训练方法进行网络训练，训练后存储权重文件； S6.在实际飞行任务中，调用权重文件，对运动目标进行识别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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