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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利成像原理赋能的无人机巡检目标语义分割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：CN116363370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310456470.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权成像原理赋能的无人机巡检目标语义分割检测方法是由张晖;石亦巍;赵海涛;朱洪波设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本成像原理赋能的无人机巡检目标语义分割检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种成像原理赋能的无人机巡检目标语义分割检测方法：首先，使用枯草目标区域高斯滤波方法，获得待定枯草目标区域反射图像；其次，对待定枯草目标区域反射图像进行色彩增强，得到枯草色彩校正图像；然后，搭建改进UNet语义分割网络，采用ResNet50网络作为特征提取网络，使用基于通道注意力的上下文信息融合模块代替原UNet网络跳跃连接中的直接拼接操作，并对改进后的网络模型进行训练；最后，利用训练好的改进UNet语义分割网络模型对无人机巡检所获得的遥感图像中的枯草进行检测。本发明通过在枯草数据集上进行训练提取泛化的枯草目标所具有的特征表示，突出特征之间的可区分度，提高枯草目标检测的准确度，减少了人工巡检的工作。

本发明授权成像原理赋能的无人机巡检目标语义分割检测方法在权利要求书中公布了：1.一种成像原理赋能的无人机巡检目标语义分割检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将无人机巡检枯草目标区域所获取的遥感图像划分为待定枯草目标区域以及非枯草目标区域，并对待定枯草目标区域进行滤波，获得待定枯草目标区域的反射图像； 步骤2，对待定枯草目标区域的反射图像进行色彩增强，获得枯草颜色校正图像； 步骤3，搭建语义分割网络，以遥感图像与枯草颜色校正图像在通道方向的拼接结果作为输入，并对语义分割网络进行训练； 步骤4，利用训练好的语义分割网络对无人机巡检所获得的遥感图像中的枯草进行检测； 所述步骤1中对待定枯草目标区域进行滤波，获得待定枯草目标区域的反射图像，具体为： 步骤1.3，获得待定枯草目标区域的轮廓，并据此获得待定枯草目标区域的中心位置坐标； 步骤1.4，按图像分辨率由小至大选定小尺度、中尺度、大尺度三类各q种高斯滤波函数尺度参数，生成q组高斯滤波函数并据此对选定的基准图像进行滤波，获取基准图像对应的q种反射图像；其中，s,m,b分别表示小尺度、中尺度、大尺度； 步骤1.5，选取基准图像对应的q种反射图像中最大峰值信噪比所对应的一组高斯滤波函数尺度参数作为基准尺度参数； 步骤1.6，根据基准尺度参数生成待定枯草目标区域的高斯滤波函数，并据此对T个待定枯草目标区域进行滤波，得到T个待定枯草目标区域的反射图像； 所述步骤1.4中基准图像对应的q种反射图像为： 其中，Rjx,y代表第j种反射图像，代表经过颜色调节的反射图像，代表未经颜色调节的反射图像，Qox,y为设定颜色调节因子，Vx,y代表基准图像，代表高斯滤波函数，min·代表图像中最小像素值，max·代表图像中最大像素值，x代表像素点的横坐标，y代表了素点的纵坐标，*代表卷积操作，exp·代表指数函数；分别表示小尺度、中尺度、大尺度第q种高斯滤波函数尺度参数； 所述颜色调节因子Qox,y的计算公式如下： 其中，α和β为用于色彩增益和非线性调节的两个常数调节因，Vox,y代表基准图像Vx,y的第o个通道，o∈{R,G,B}。

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