发明专利已授权

一种基于YOLO-LiteMax神经网络的无人机目标检测方法

📄 申请号：CN202510039781.3 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2025-01-10

公开号

CN119863725B

公开日

2025-11-11

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_17

IPC 分类号

G06V20_17 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06V10_25 , G06V10_40 , G06V10_764 , G06V10_766 , G06V10_80 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

无人机巡检, 无人机侦察, 安防监控, 智能交通, 智慧城市

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摘要

本发明公开了一种基于YOLO‑LiteMax神经网络的无人机目标检测方法，在不增加模型参数量的情况下进行密集小目标的识别，步骤包括：在主干网络中通过选择卷积模块将C2f模块中的Bottleneck替换为FasterNet块，减少特征图冗余信息；在颈部网络对不同尺度的特征图进行差异化处理，再通过增加大尺度特征图的方式突出小目标信息，得到小目标的局部细节；在头部网络使用组归一化和共享卷积进一步提取特征，识别目标物体图片中的密集小目标。本发明无人机目标检测方法，有效增强了无人机对密集小目标物体的检测能力，提高了检测精度，在保持效率的同时增强其在复杂环境中的鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于位姿解耦与动态三维模型的飞机位姿估计方法

当前第 / 件

一种基于指数函数的渐变栅宽型交错双栅慢波结构

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_17)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

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