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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种用于室内语义SLAM系统的轻量级目标检测网络设计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：CN118097365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410098894.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种用于室内语义SLAM系统的轻量级目标检测网络设计方法是由解明扬;李嘉铭;何骁垚;徐鑫;张民设计研发完成，并于2024-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于室内语义SLAM系统的轻量级目标检测网络设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于室内语义SLAM系统的轻量级目标检测网络设计方法，属于计算机视觉和深度学习领域。本发明基于YOLOv8n轻量化目标检测框架，通过在主干网络采用基于可变形卷积网络结构的C2f模块增强了主干网络的特征提取能力；通过使用可变形注意力模块增强了主干网络生成特征图的特征表征能力；通过使用动态目标检测头，结合尺度自注意力、空间自注意力和通道自注意力，全面提升了网络对室内动态环境中多尺度、多形变目标的检测能力。实验结果表明，本发明能够快速精确的识别室内场景的常见目标，可以为室内语义SLAM系统提供所需语义信息，提高语义SLAM系统精度与运行速度。

本发明授权一种用于室内语义SLAM系统的轻量级目标检测网络设计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于室内语义SLAM系统的目标检测网络设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：建立基于YOLOv8n的轻量化目标检测网络框架； 步骤二：通过对步骤一网络中主干网络结构修改优化，设计基于可变形卷积的特征提取模块与可变形注意力特征增强模块； 步骤三：通过使用DyHead模块替代步骤一中的目标检测头部网络，设计基于DyHead的目标检测头部网络；所述DyHead模块由三部分、、组成，分别对应尺度感知自注意力模块、空间感知自注意力模块和通道自注意力模块；所述DyHead模块通过在尺度感知的特征层、空间感知的空间位置以及任务感知的输出通道内连贯地结合多头自注意机制； 所述尺度感知自注意力模块对不同尺度的特征图赋予不同的权重，以此使得网络自适应地根据尺度图的重要性进行融合，增强目标检测头的尺度感知能力，其公式为： ，其中，代表了网络模块中的平均池化层；为线性函数，代表网络中的11卷积层；为hard‑sigmoid函数，具体公式为：  ； 所述空间感知注意力模块，用于增强网络对不同空间位置的判别能力，首先使用DCN进行稀疏采样，然后在相同的空间位置上对各尺度的特征进行聚合，具体公式为： ，其中，为稀疏采样的位置数量，为位置偏移量，是关于位置的权重因子； 所述通道自注意力模块通过自适应开关特征通道来应对多种任务，增强网络的泛化性，具体公式为： ，其中，是超参数，用于学习控制激活阈值。

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