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龙图腾网获悉南湖实验室申请的专利一种基于深度学习的无人机影像树木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：CN116310906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310272721.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于深度学习的无人机影像树木检测方法是由罗小燕;唐攀攀;赵博;万昊明;王辉;勾鹏设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的无人机影像树木检测方法在说明书摘要公布了：本方案公开了一种基于深度学习的无人机影像树木检测方法，该方法所构建的模型在基于回归方法的基础上，引入了注意力机制和多尺度特征融合策略，同时提出双层次信息融合方式，融合前述方法提供一个全新的树木检测模型，这个模型能够在不影响预测速度的情况下，提高复杂场景的泛化能力，提高模型的识别精度，解决现有模型容易漏识小棵树木且在背景复杂的场景下鲁棒性差的问题。

本发明授权一种基于深度学习的无人机影像树木检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无人机影像树木检测方法，其特征在于，该方法包括： S1.对输入的无人机影像进行第一次尺寸修整及进行深度和宽度两个层次的双层次信息融合，输出第一特征图； S2.对第一特征图进行下采样及第二次双层次信息融合，输出第二特征图； S3.对第二特征图继续下采样，并进行第三次双层次信息融合，输出第三特征图； S4.对第三特征图使用MSPP模块进行多尺度信息捕捉，输出第四特征图； S5.对第四特征图和第二特征图分别进行尺寸修整以将两个特征图修整为同一尺寸并进行叠加处理，随后再次进行双层次信息融合处理输出第五特征图； S6.对第五特征图和第一特征图分别进行尺寸修整以将两个特征图修整为同一尺寸并进行叠加处理，随后再次进行双层次信息融合处理输出第六特征图； S7.对第六特征图继续进行尺寸修整使其与第五特征图具有相同尺寸，随后将其与第五特征图进行叠加处理，并再次进行双层次信息融合处理后输出第七特征图； S8.对第七特征图继续进行尺寸修整使其与第四特征图具有相同尺寸，随后将其与第四特征图进行叠加处理，并再次进行双层次信息融合处理后输出第八特征图； S9.对第六特征图、第七特征图、第八特征图分别使用AMBlock模块进行处理以使网络在各尺度下均聚焦于重点区域； S10.分别使用检测头一、检测头二、检测头三基于分别经过AMBlock模块处理的三个特征图进行小目标、中等目标和大目标的检测，合并三个检测头的检测结果输出模型的最终检测结果。

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南湖实验室，其通讯地址为：314001 浙江省嘉兴市南湖区七星街道香湖别墅29幢；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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