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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于YOLOv12与红外辐射特征的无人机小目标检测方法及其装置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：CN121074736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511613221.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于YOLOv12与红外辐射特征的无人机小目标检测方法及其装置是由于祥跃;李宁;吴迪;年伦;李峥;包海阳设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv12与红外辐射特征的无人机小目标检测方法及其装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于YOLOv12与红外辐射特征的无人机小目标检测方法及其装置，涉及目标检测技术领域。无人机小目标检测方法，包括：获取红外与可见光图像，并反演得到红外辐射特征；将双光图像融合后，与红外辐射特征分别输入至目标检测模型的双流网络进行处理。其中，图像流基于YOLOv12架构；辐射特征流采用优化的Bottleneck结构以降低计算复杂度。通过融合两路特征，生成多模态融合特征，最终输出检测结果。本申请的方法有效解决了复杂背景下无人机小目标特征微弱、易漏检的难题，显著提升了检测精度与鲁棒性。

本发明授权基于YOLOv12与红外辐射特征的无人机小目标检测方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv12与红外辐射特征的无人机小目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测区域的红外图像、可见光图像，反演得到对应的红外辐射特征； 对所述红外图像和所述可见光图像进行预处理后，通过融合获取融合图像； 将所述融合图像输入至目标检测模型的图像流网络，提取视觉特征；同时， 将所述红外辐射特征输入至所述目标检测模型的辐射特征流网络，提取辐射特征； 融合所述视觉特征与所述辐射特征，获取多模态融合特征； 基于所述多模态融合特征，输出无人机小目标的检测结果； 其中， 所述图像流网络基于YOLOv12架构； 所述辐射特征流网络基于优化Bottleneck模块的简化网络结构； 所述图像流网络基于YOLOv12架构，包括： 在YOLOv12神经网络的主干网络中引入一个从输入到输出的残差快捷连接； 采用可调数量的C3k模块替换原始卷积模块，所述C3k模块根据输入特征，构建深度视觉变换器； 所述基于优化Bottleneck模块的简化网络结构，包括： 多个优化Bottleneck模块构成的简化网络结构； 通过分离通道与空间维度的计算，降低对辐射特征序列进行特征提取过程中的计算复杂度； 所述基于所述多模态融合特征，输出无人机小目标的检测结果，包括： 将所述多模态融合特征输入至所述YOLOv12架构的颈部网络； 通过所述颈部网络中的A2C2f模块，对所述多模态融合特征进行多尺度特征融合与增强； 将增强后的特征输入至检测头，输出所述无人机小目标的检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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