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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用于无人机的轻量化目标检测方法、装置、设备和介质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：CN120047862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510518881.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权用于无人机的轻量化目标检测方法、装置、设备和介质是由吴峻;郝贻胜;姚宇设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于无人机的轻量化目标检测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种用于无人机的轻量化目标检测方法、装置、设备和介质，通过基于YOLOV11构建复杂模型，在该模型的骨干网络中利用特征金字塔以及不同膨胀率的膨胀卷积进行构建第一优化单元替代原始骨干网络中的CBS单元，并利用残差结构、自注意力机制对原始骨干网络中C3K_2单元进行优化更新为第二优化单元，并基于MobileNetV4网络构建轻量模型，依次对复杂模型进行稀疏化训练和通道剪枝后，作为教师网络在知识蒸馏框架下，对作为学生网络的轻量模型进行训练，得到轻量化目标检测网络，并采用轻量化目标检测网络实现目标的实时检测，本方法可搭载于无人机上对目标进行精准的实时检测。

本发明授权用于无人机的轻量化目标检测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种用于无人机的轻量化目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于YOLOV11构建复杂模型，在所述复杂模型的骨干网络中，利用特征金字塔以及不同膨胀率的膨胀卷积进行构建第一优化单元替代原始骨干网络中的CBS单元，并利用残差结构、自注意力机制对原始骨干网络中C3K_2单元进行优化更新为第二优化单元，其中，在所述第二优化单元中：利用第一优化单元对输入的特征图进行初步特征提取，得到初步特征图像，将初步特征图像依次经过第一C3K_2以及第二C3K_2进行处理后，与尺度融合后的特征图像以及经过第一C3K_2处理后的数据按照通道维度进行拼接，得到拼接图像，将拼接图像再次经过第一优化单元进行处理后，再采用Transformer单元进行处理，得到所述第二优化单元的输出数据； 基于MobileNetV4网络构建轻量模型； 利用训练数据集对所述复杂模型进行稀疏化训练，判别复杂模型中各通道的重要程度，并采用通道剪枝裁剪次要通道，经过微调训练得到剪枝优化后的复杂模型； 将剪枝优化后的复杂模型作为教师网络，将轻量模型作为学生网络，构建知识蒸馏框架，利用训练数据集在所述知识蒸馏框架下对所述轻量模型中的参数进行调整，得到训练后的轻量模型，并将所述训练后的轻量模型作为轻量化目标检测网络； 获取待进行目标检测的实时图像，利用所述轻量化目标检测网络根据所述实时图像进行目标检测。

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