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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种面向无人机航拍密集小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：CN117197687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310235724.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种面向无人机航拍密集小目标的检测方法是由张红英;蒲俊涛;袁明东;黄语涵;曾静超;曾芸芸;杨靖儒设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无人机航拍密集小目标的检测方法在说明书摘要公布了：本发明给出了一种面向无人机航拍密集小目标的检测方法。首先针对在YOLOv7模型的基础上构建轻量化主干网络CSPDarknet‑tiny，减少了下采样倍率，保留了更多的语义信息和细节特征；其次在颈部网络引入了多头注意力机制MHSA，有效的缓解了复杂背景带来的无关信息的干扰，帮助网络更关注于小目标的特征信息提取，提高了小目标的检测精度；最后针对IOULoss对微小目标位置差异的敏感性，引入NWDLoss，将IOULoss和NWDLoss通过一定权重比例结合明显提高对于小目标的检测精度。本发明改善了无人机航拍情况下小目标检测问题，提高小目标检测的准确率，降低小目标检测的漏检率，保证小目标优异的检测性能，具有广泛的适用性。

本发明授权一种面向无人机航拍密集小目标的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无人机航拍密集小目标的检测方法，其特征在于，基于YOLOv7进行改进，结合无人机航拍图像中的目标特点，建立轻量化主干特征提取网络，融合多头注意力机制MHSA，引入NWDLoss，具体包括对数据集进行预处理、构建改进YOLOv7网络、网络训练与测试三个部分： 第一部分包括三个步骤： 步骤1：采用无人机航拍公开数据集VisDrone，划分训练集、验证集和测试集； 步骤2：将得到的数据集图片调整为640×640像素，通过Mosaic数据增强对每张训练图片进行随机翻转、缩放、色域变换操作进行数据增强，并通过图片拼接的方式将四张图片拼接，得到最终的数据集； 步骤3：针对步骤2得到的数据集，对其边框进行K-means++聚类，得到新的锚框大小，并将结果与原始设定锚框进行对比，计算匹配的准确率，选取最佳的锚框大小设定； 第二部分包括三个步骤： 步骤4：建立轻量化主干特征提取网络CSPDarknet-tiny，在原始YOLOv7的主干网络上减少了下采样倍率，由32倍下采样减少为16倍下采样，输出的特征图包括160×160×256的特征图map1、80×80×512特征图map2和40×40×512特征图map3； 步骤5：将步骤4得到的特征图map3使用SPPCSPC处理，得到40×40×256的特征图P1； 步骤6：建立特征融合网络，在颈部的特征提取网络中，保留了YOLOv7的路径融合网络，将不同的特征层和检测层进行融合，FPN上采样传达语义特征，PAN下采样传达定位特征，具体实施如下： 将步骤5得到的P1，传入深层特征提取模块C3MS，C3MS是在C3的基础上引入多头注意力机制MHSA，能有效地加强网络的特征提取能力，得到特征图P2； 将步骤4得到的map1、map2、P2通过自顶向下和自下而上路径进行融合，输出最终特征图P3、P4、P5； 第三部分包括四个步骤： 步骤7：经过步骤6输出的特征图P3、P4、P5，经过REPConv调整通道数，并且使用三层1×1卷积去预测objectness、class和bbox三部分，最终使用的检测头为40×40×512的head0、80×80×256的head1和160×160×128的head2； 步骤8：调整网络结构超参数，设置网络模型参数，其中，训练批次大小epoch设置为200，动量Momentum＝0.937，学习率初始设定为Ir＝0.01； 步骤9：利用训练集训练航拍目标检测模型，得到每个样本中目标的预测结果，包括目标预测边界框和预测边界框的中心点位置； 步骤10：根据步骤9得到的样本预测结果和标签差异，计算总损失，基于总损失更新网络模型参数，得到最终的训练模型； 在计算总损失中的回归损失时，引入NWDLoss，将IOULoss和NWDLoss通过一定权重比例进行结合，其回归损失函数如下： 其中取和都为0.5，引入的NWDLoss充分弥补了IOU对小目标检测的不足，在保留 了原始模型对大中目标的检测精度，显著地提升了模型对小目标地检测能力； 步骤11：将步骤2中测试集输入步骤10中的训练模型中，得到无人机小目标检测的测试结果。

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