买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州智元研究院有限公司申请的专利一种基于深度学习的无人机与人员目标的单目测距方法及系统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：CN119245597B 。

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：202411239736.4，技术领域涉及：G01C3/00；该发明授权一种基于深度学习的无人机与人员目标的单目测距方法及系统是由刘琰;童奕澄;吕国森;孙文桃;樊龙飞;赵文龙;乐观;翁乐安;刘少山;李烨设计研发完成，并于2024-09-05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与人员目标的单目测距方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的无人机与人员目标的单目测距方法及系统，该方法包括：使用深度学习目标检测网络检测识别人员目标；考虑无人机飞行姿态变化，通过测距理论进行无人机与人员目标间的三维距离测量；以方框的形式进行人员目标位置以及测量距离的标定，完成对无人机视角下人员目标的识别检测与三维测距。本发明可以实现对无人机视角下人员目标的识别检测与三维测距，并以方框的形式进行目标位置以及距离测量的标定。

本发明授权一种基于深度学习的无人机与人员目标的单目测距方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无人机与人员目标的单目测距方法，其特征在于，包括： 使用深度学习目标检测网络检测识别人员目标； 考虑无人机飞行姿态变化，通过测距理论进行无人机与人员目标间的三维距离测量； 以方框的形式进行人员目标位置以及测量距离的标定，完成对无人机视角下人员目标的识别检测与三维测距； 具体包括步骤： 1对无人机机载相机内参进行标定，获取相机的焦距f、光心坐标u0，v0； 2从无人机机载相机拍摄的视频流中逐帧获得图像； 3利用深度学习目标检测网络从逐帧图像中识别待测人员目标，获取人员目标定位信息及目标的测距特征点pu，v； 4利用机身传感器读取无人机高度H、无人机姿态角数据俯仰角β和偏航角δ； 5将步骤1得到的相机焦距f、光心坐标u0，v0、步骤3得到的测距特征点pu，v与步骤4得到的飞机姿态数据带入测距模型，得到无人机与人员目标间的三向投影距离L、横向距离K、纵向距离D及与目标间的连线距离OCP； 6将步骤3得到的人员目标定位信息与步骤5得到的测距数据进行输出，并以方框的形式进行人员目标位置以及测量距离的标定，完成对无人机视角下人员目标的识别检测与三维测距； 所述深度学习目标检测网络使用基于Yolov5s检测算法的改进网络Yolov5s-TinyVision网络进行人员目标检测与特征提取，输出人员目标定位信息，并转换为人员目标的测距特征点pu，v，所述改进网络Yolov5s-TinyVision网络采用小目标特征处理模块、特征交流增强模块、多尺度特征融合模块与多种注意力机制对YOLOv5网络进行改进； 所述深度学习目标检测网络使用基于Yolov5s检测算法的改进网络Yolov5s-TinyVision网络进行人员目标检测与特征提取具体包括步骤： 3-1使用无人机场景数据集，基于K-Means聚类与遗传算法获得人员目标的最佳锚框尺寸； 3-2输入图像，使用特征提取网络，初步提取目标的特征X； 3-3使用小目标特征处理模块，对初步提取的目标特征X进行处理，得到更关注小目标的特征Xtiny；所述小目标特征处理模块替换特征提取网络中的跨层卷积与池化层，由一个空间到深度层和一个非跨步长卷积层组成； 3-4使用特征交流增强模块利用CBAM注意力机制对目标特征Xtiny进行再度处理，得到强化后的人员目标特征Xtiny-f； 3-5使用特征金字塔网络，对强化后的人员目标特征Xtiny-f进行处理，得到特征Xtiny-r； 3-6使用检测头对特征Xtiny-r进行处理，得到人员目标定位相关信息； 3-7输出模块基于人员目标定位相关信息，得到人员目标方框在图像坐标系的坐标信息xleft,ytop,xright,ybottom，计算得到人员目标的测距特征点pu，v的坐标为： u＝xleft+xright2 v＝ybottom。

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杭州智元研究院有限公司，其通讯地址为：310013 浙江省杭州市西湖区云展路188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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。