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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利无人设备小目标辅助实时识别模型的轻量化方法和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：CN116596053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310457570.2，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权无人设备小目标辅助实时识别模型的轻量化方法和装置是由李耀宇;金帅;马满好;祝江汉;陈杰;赵岳设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人设备小目标辅助实时识别模型的轻量化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了无人设备小目标辅助实时识别模型的轻量化方法和装置，针对单阶段，包含backbone,neck,head结构的目标识别算法结构，指定像素以下的小目标识别，采用结构化剪枝的方案，进行模型轻量化的策略；方法如下：步骤一：开始，构建原始网络，并对构建的原始网络进行训练；步骤二：网络裁剪10%，训练一轮，并进行参数调整；步骤三：判断是否裁剪完成，裁剪没有完成再次返回网络裁剪10%，裁剪完成则结束，并保存模型信息；本发明的有益效果是：针对单阶段，主要包含backbone,neck,head结构的目标识别算法结构，指定像素以下的小目标识别，采用结构化剪枝的方案，对深度学习模型进行了轻量化，可以降低模型参数量和推理计算量，适合边缘端离线实时推理的场景。

本发明授权无人设备小目标辅助实时识别模型的轻量化方法和装置在权利要求书中公布了：1.无人设备小目标辅助实时识别模型的轻量化方法，其特征在于：针对单阶段，包含backbone,neck,head结构的目标识别算法结构，指定像素以下的小目标识别，采用结构化剪枝的方案，进行模型轻量化的策略；方法如下： 步骤一：开始，构建原始网络，并对构建的原始网络进行训练； 步骤二：网络裁剪10%，训练一轮，并进行参数调整； 步骤三：判断是否裁剪完成，裁剪没有完成再次返回网络裁剪10%，裁剪完成则结束，并保存模型信息； 所述训练时，先判断训练样本的尺寸，忽略尺寸大于最大尺寸1.5倍的目标，这个尺寸用参数S表示，具体体现在loss函数中，加上一个正则项： ， 表示第K个样本的损失函数，Lx,y|w是基础损失函数，其中表示第k个样本的尺寸W*H是不是大于S，如果大于S就是0，小于S就取1；损失为0，不进行参数更新； 损失函数，在原来的基础上，加上L1的正则项，L1正则化的定义是： ， 训练过程中，参数的调整方向为 ,L1正则化可以使参数稀疏化。

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