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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种无人机小目标检测方法、电子设备及存储介质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：CN119478739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411580760.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种无人机小目标检测方法、电子设备及存储介质是由葛琦;卢帅启设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机小目标检测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理目标检测领域，具体为一种无人机小目标检测方法、电子设备及存储介质，包括：获取图像数据集，对所述图像数据集中的各图像进行预处理，所述图像数据集由无人机拍摄的图像和相应图像的小目标验证数据组成；将预处理后的图像输入网络检测模型，计算所述网络检测模型输出结果与实际小目标验证数据的损失函数，训练所述网络检测模型参数直至最优；将待检测图像输入最优检测模型，输出无人机图像小目标检测结果，所述最优检测模型指训练后将模型参数调整至最优后的网络检测模型，增强模型对小目标的定位能力以及检测能力。

本发明授权一种无人机小目标检测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机小目标检测方法，其特征在于：所述方法包括： 获取图像数据集，对所述图像数据集中的各图像进行预处理，所述图像数据集由无人机拍摄的图像和相应图像的小目标验证数据组成； 将预处理后的图像输入网络检测模型，计算所述网络检测模型输出结果与实际小目标验证数据的损失函数，训练所述网络检测模型参数直至最优； 将待检测图像输入最优检测模型，输出无人机图像小目标检测结果，所述最优检测模型指训练后将模型参数调整至最优后的网络检测模型； 其中，所述网络检测模型，包括：骨干网络、中间网络和检测头网络； 所述骨干网络对预处理后的图像进行特征提取； 所述中间网络采用PAFPN结构汇集不同尺度的图像特征，进行多尺度特征融合； 所述检测头网络将融合后的特征图转换为目标检测所需的包括类别、位置和置信度的具体信息，作为所述网络检测模型的输出结果； 所述骨干网络对预处理后的图像进行特征提取与下采样，包括： 将预处理后的图像输入至CBS模块，所述CBS模块包括卷积层、归一化层和激活函数层；所述卷积层利用卷积操作提取图像的局部空间信息并对图像特征图进行下采样处理；所述归一化层用于对图像进行规范化特征值分布，加快网络的收敛；所述激活函数层引入非线性变换能力，进行图像特征的转换和提取； 将由所述激活函数层输出的图像特征输入至特征网络，所述特征网络包括第一特征子网络、第二特征子网络和第三特征子网络；其数据传输方式为第一特征子网络→第二特征子网络→第三特征子网络；所述第一特征子网络和第二特征子网络由CBS模块和C2f模块组成；所述第三特征子网络由SCDown模块和C2f模块组成；所述C2f模块采用Bottleneck结构，用于融合不同尺度的图像特征；所述SCDown模块用于空间和通道的解耦； 将由所述第三特征子网络输出的特征数据输入至JCASA模块，所述JCASA模块包括CBAM模块和SA模块；所述CBAM模块利用通道注意力和空间注意力筛选出重要的特征数据；所述SA模块利用自注意力计算获得多粒度特征信息； 将由所述SA模块输出的特征数据输入至空间金字塔模块，所述空间金字塔模块利用空间金字塔池化高效捕捉多尺度特征信息； 所述SA模块利用自注意力计算获得多粒度特征信息，包括： 自注意力计算： 获取二维输入特征，其中二维输入特征，H、W分别表示图像二维特征的宽高，C表示通道数；则将X划分为S×S个非重叠区域，使每个区域包含个特征向量，并将重塑为； 根据，其中，分别为查询、键、值的投影权值； 先导出区域级查询和键的投影权值，再通过与转置的之间的矩阵乘法，推导出区域到区域的亲和图矩阵：；其中亲和图矩阵中的条目度量两个区域在语义上的关联程度； 利用逐行topk运算符推导出索引矩阵，并应用细粒度的token到token关注：对于区域i中的每个查询token，它将关注以为索引的k个路由区域的并集中的所有键值对，则根据确认键值张量； 得到经过路由处理的后，将统一分成四个部分，对其中三个部分使用不同大小的深度卷积作为聚合器Agg·进行卷积操作，其卷积核大小分别设置为3，5，7，另一部分不做处理，最后再将这四部分进行拼接，得到新的； 根据确认二维输入特征的自注意力计算：；其中LCEV表示局部上下文增强术语。

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