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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于变换器和跳跃路径聚合FPN的航拍目标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：CN116453001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310436011.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于变换器和跳跃路径聚合FPN的航拍目标检测方法是由杨绿溪;郑志刚;谢昂;张翅;王潇祎;徐琴珍;俞菲设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变换器和跳跃路径聚合FPN的航拍目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变换器和跳跃路径聚合FPN的航拍目标检测方法，包括：获取待检测的航拍图像数据；将待检测的航拍图像数据输入预先训练好的航拍小目标检测网络模型进行目标检测，得到待检测的航拍图像数据的目标检测结果；其中，航拍小目标检测网络模型为利用可变形卷积和变换器模块结合的深度聚合残差变换网络进行特征提取，利用跳跃路径聚合特征金字塔网络进行特征融合，利用双路路解耦检测头进行目标检测。在无人机航拍视角拍摄的图片中，能够达到更高的检测精度，尤其是在有大量小目标存在的场景中。

本发明授权基于变换器和跳跃路径聚合FPN的航拍目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变换器和跳跃路径聚合FPN的航拍目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测的航拍图像数据； 将所述待检测的航拍图像数据输入预先训练好的航拍小目标检测网络模型进行目标检测，得到所述待检测的航拍图像数据的目标检测结果；其中，所述航拍小目标检测网络模型为利用可变形卷积和变换器模块结合的深度聚合残差变换网络进行特征提取，利用跳跃路径聚合特征金字塔网络进行特征融合，利用双路解耦检测头进行目标检测； 所述航拍小目标检测网络模型包括骨干网络、颈部网络、区域提取网络、感兴趣区域池化层和检测头； 所述骨干网络包括一个起始处理层和四个阶段处理层，起始处理层由3个3x3卷积和一个最大池化层组成；每个阶段处理层由多个结合可变形卷积和变换器的聚合残差变换瓶颈层级联组成，通过所述四个阶段处理层输出航拍图像数据的四层特征图； 所述颈部网络包括所述跳跃路径聚合特征金字塔网络，用于从所述骨干网络获取所述四层特征图，并经过卷积模块降低通道后输入所述跳跃路径聚合特征金字塔网络，所述跳跃路径包括横向跳跃连接和下采样跳跃连接，所述跳跃路径聚合特征金字塔网络的输出送入所述区域提取网络和所述感兴趣区域池化层； 所述区域提取网络用于生成候选区域； 所述感兴趣区域池化层用于利用所述区域提取网络生成的候选区域在所述跳跃路径聚合特征金字塔网络输出的特征图上进行感兴趣区域特征图提取，利用感兴趣区域池化使得所有特征图输出尺寸相同，并将特征图送入所述检测头； 所述检测头为级联RCNN多阶段结构，每个阶段使用双路解耦检测头，对于所述感兴趣区域池化层输出的特征图，一路使用四个卷积层处理后进行边界框回归，得到航拍图像数据的目标检测框，另一路使用两层全连接层处理后进行分类，得到航拍图像数据的目标分类结果。

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