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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于卷积神经网络的机场跑道异物检测方法、系统及设备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：CN115330676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210773776.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于卷积神经网络的机场跑道异物检测方法、系统及设备是由夏喆;袁欣如;邹承明设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的机场跑道异物检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的机场跑道异物检测方法、系统及设备，首先获取机场跑道图像数据；然后将机场跑道图像数据输入卷积神经网络中，输出检测结果，检测结果包含跑道异物目标所属类别及其在图像上的位置；本发明在YOLOv5卷积神经网络的基础上对其进行改进，在保证检测速度的同时，提升了对于机场跑道异物小目标的检测精度，能够满足机场跑道异物实时检测的要求，为机场跑道异物检测提供高效的检测方法，减少人工成本的消耗。

本发明授权基于卷积神经网络的机场跑道异物检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的机场跑道异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取机场跑道图像数据； 步骤2：将机场跑道图像数据输入卷积神经网络中，输出检测结果，检测结果包含跑道异物目标所属类别及其在图像上的位置； 所述卷积神经网络，包括骨干网络，Neck端和预测端； 所述骨干网络采用CSPDarknet53结构，由顺序设置的聚焦层Focus、第一CSP层、第二CSP层、第三CSP层、标准卷积层CBL、空间金字塔池化操作层SPP和坐标注意力模块CA构成；所述聚焦层Focus，用于对输入图像进行隔行采样与拼接，将图像平面的信息转换到通道维度上；所述CSP层由连续的标准卷积层CBL与CSP1_X构成；所述空间金字塔池化操作层SPP采用提取与融合不同尺度的特征图的方法，增强模型的检测精度； 所述Neck端，包括第一CSP模块、第二CSP模块、第三CSP模块、融合层Concat、第一CSP子模块、第二CSP子模块、第三CSP子模块和CSP2_X；所述CSP模块均由CSP2_X、标准卷积层CBL和和层上采样组成；所述CSP子模块均有顺序连接的CSP2_X和标准卷积层CBL组成；所述坐标注意力模块CA输出经所述第一CSP模块后，与第三CSP层输出经融合层Concat后输入第二CSP模块；所述第二CSP模块输出与所述第二CSP层输出经融合层Concat后输入第三CSP模块；所述第三CSP模块输出与所述第一CSP层输出经融合层Concat后输入所述第一CSP子模块；所述第一CSP子模块输出与所述第三CSP模块的标准卷积层CBL输出经融合层Concat后输入所述第二CSP子模块，所述第二CSP子模块输出与所述第二CSP模块的标准卷积层CBL输出经融合层Concat后输入所述第三CSP子模块，所述第三CSP子模块输出与所述第一CSP模块的标准卷积层CBL输出经融合层Concat后输入CSP2_X； 所述预测端，接收Neck端的四个CSP2_X输出，分别经过卷积操作层Conv后得到不同尺寸特征图，输入Detect模块进行后续目标检测操作； 所述卷积神经网络中CSP1_X，将输入分为两个分支，一个分支经过顺序连接的卷积层CBL、X个残差层Resunit、一次卷积操作层Conv，另一个分支直接进行卷积操作层Conv；对两个分支结果输入顺序连接的融合层Concat、正态分布层BN、激活函数层LeakyReLU、和卷积层CBL得到输出结果；其中，X取值根据YOLOv5不同版本的默认配置进行选择； 所述卷积神经网络中CSP2_X，将输入分为两个分支，一个分支经过顺序连接的卷积层CBL、2*X个卷积层CBL、一次卷积操作层Conv，另一个分支直接输入卷积操作层Conv；对两个分支结果输入顺序连接的融合层Concat、正态分布层BN、激活函数层LeakyReLU和卷积层CBL得到输出结果；其中，X取值根据YOLOv5不同版本的默认配置进行选择。

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