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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利面向无人机航拍图像的前景增强端到端小目标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：CN117392560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202311188934.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权面向无人机航拍图像的前景增强端到端小目标检测方法是由欧中洪;王世耿;尧思远;张洪星;暴浩彤;王兆丰年;宋美娜设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向无人机航拍图像的前景增强端到端小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向无人机航拍图像的前景增强端到端小目标检测方法，包括，将无人机拍摄的图像输入轻量化的骨干网络ShuffleNetV2中，得到不同尺寸的特征图；在特征图后添加FPN特征金字塔结构，进行多尺度特征的融合，得到融合后的多尺度特征图；将多尺度特征图输入单阶段检测头中，得到粗糙检测结果，从粗糙检测结果中获得前景图；将前景图通过一层卷积得到前景增强的多尺度特征图；将前景增强的多尺度特征图再次输入单阶段检测头中，得到精细检测框；使用动态软权重的冗余检测框抑制算法，将精细检测框中相同目标的多余冗余框进行消除，得到最终的检测结果。本发明提出的方法，对局部目标密集和全局前景稀疏的无人机航拍场景，具备良好的检测效果。

本发明授权面向无人机航拍图像的前景增强端到端小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无人机航拍图像的前景增强端到端小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：将无人机拍摄的图像输入轻量化的骨干网络ShuffleNetV2中，得到不同尺寸的特征图；在所述特征图后添加FPN特征金字塔结构，进行多尺度特征的融合，得到融合后的多尺度特征图；将所述多尺度特征图输入单阶段检测头中，得到粗糙检测结果，从所述粗糙检测结果中获得前景图；将所述前景图通过一层卷积得到前景增强的多尺度特征图；将前景增强的多尺度特征图再次输入所述单阶段检测头中，得到精细检测框；使用动态软权重的冗余检测框抑制算法，将所述精细检测框中相同目标的多余冗余框进行消除，得到最终的检测结果；所述使用动态软权重的冗余检测框抑制算法，将所述精细检测框中相同目标的多余冗余框进行消除，包括：S201:输入初始的检测框坐标B＝{b1,…,bN}，检测框分数S＝{s1,…,sN}，N为检测框数量；定义要返回的非冗余框集合D，初始为空集；S202:将S中检测框分数从高到低排序，并按照顺序对所述检测框坐标B排列；S203:将分数最高的检测框bm保存在D中，并将其从B和S中移除；S204:遍历B中剩余的所有检测框bi和其对应的分数si，按照以下公式更新每个检测框的分数si； 其中，σ高斯方差参数，默认设为1，iou是计算两个检测框的交并比，具体实现如下所示， S205:若此时B不为空，则返回执行S201，否则执行S206；S206:返回经过冗余框抑制后的检测框D和对应的分数S。

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