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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于FLEX-YOLO网络的无人机航拍小目标检测方法和装置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：CN119942085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510112626.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于FLEX-YOLO网络的无人机航拍小目标检测方法和装置是由赵小敏;丁宁设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FLEX-YOLO网络的无人机航拍小目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：一种基于FLEX‑YOLO网络的无人机航拍小目标检测方法和装置，其方法包括：1获取公开的无人机航拍图像数据集并进行预处理；2构建FLEX‑YOLO网络模型，该网络以YOLOv11网络为基础，并设计MPFP多路径反馈感知模块、JFIN联合特征交互网络、GhostPlus轻量化模块以及引入LAMP剪枝方法；3以FLEX‑YOLO网络作为检测模型，利用训练集和验证集对其进行训练和验证，生成最终的检测模型；4利用最终训练完成的检测模型，以测试集作为输入，对FLEX‑YOLO模型进行测试；本发明在模型性能和效率之间实现了优异的平衡，为无人机航拍小目标检测任务提供了一种高效、可靠的解决方案。

本发明授权一种基于FLEX-YOLO网络的无人机航拍小目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于FLEX-YOLO网络的无人机航拍小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1:获取公开的无人机航拍图像数据集Visdrone2019并进行预处理； S2:构建FLEX-YOLO网络模型，该网络以YOLOv11网络为基础网络，在所述YOLOv11的骨干网络中引入设计的多路径反馈感知模块MPFP，通过多路径设计结合深度可分离卷积DWConv、双层路由注意力BRA和多层感知机MLP，得到改进的骨干网络； S3:将YOLOv11的颈部网络改进为联合特征交互网络JFIN，通过在不同特征层间建立了全连接式的信息流通道，以丰富非相邻层之间的信息交互，得到改进的颈部网络；联合特征交互网络JFIN的设计方法为： S31:将YOLOv11中由Backbone提取的特征图按尺度从大到小标记为C1至C5，其中C1属于特征提取的初始阶段，不直接参与多尺度融合过程，首先对C3和C4进行中层特征融合，启动多尺度融合序列： S32:在不同特征层间建立了全连接式的信息流通道，以丰富非相邻层之间的信息交互： 其中，表示在特征层k中位置i,j处融合后的输出特征，或表示从原始特征图中提取的特征向量，用于建模C3和C4之间的特征交互，代表权重参数，且满足归一化约束 S33:基于JFIN的多尺度检测机制，在网络结构中新增了一个160×160分辨率的小目标检测头； S4:在YOLOv11的主干网络以及颈部网络中引入设计的GhostPlus轻量化模块，通过采用逐点加法操作替代传统的通道拼接操作，并引入“前激活”策略，实现模型的轻量化计算； S5:对构建完成的模型采用基于全局评分的剪枝策略LAMP，实现模型的压缩； S6:以FLEX-YOLO网络作为检测模型，利用训练集和验证集对其进行训练和验证，生成最终的检测模型； S7:利用最终训练完成的检测模型，以测试集作为输入，对FLEX-YOLO模型进行测试。

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