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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于孪生跟踪网络和异常调度器的无人机高速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：CN115512264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211170581.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于孪生跟踪网络和异常调度器的无人机高速检测方法是由王行健;陈积明;程鹏;周成伟;史治国设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于孪生跟踪网络和异常调度器的无人机高速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于孪生跟踪网络和异常调度器的无人机高速检测方法。该方法包括以下步骤：1.采集无人机飞行视频，进行数据标注与数据增强后获取无人机视频检测数据集；2.针对一阶段检测网络分支，设计并构建共享部分权重的孪生跟踪网络分支，对被检测到的无人机进行高速跟踪；3.设计基于通道混合描述子的背景抑制机制，提高在复杂背景中跟踪无人机的精度；4.设计基于离群检测的调度网络分支，调用跟踪来对检测结果进行高速插补，并基于跟踪质量评估与异常状态评估在跟踪失败时自动重新调用检测；5.在无人机视频检测数据集上对检测、跟踪和调度分支依次进行训练，推理时通过检测与跟踪相互配合实现低算力、高速的无人机检测。

本发明授权基于孪生跟踪网络和异常调度器的无人机高速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生跟踪网络和异常调度器的无人机高速检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：采用光电传感器对飞行中的无人机在不同背景下摄录多组视频，形成视频集，标注每帧目标的矩形包络框，并针对环境光照变化和雨雾天气设计亮度抖动算法和双重模糊算法，对视频集进行数据增强，最终获取无人机视频检测数据集； 步骤二：针对一阶段检测网络分支，设计并构建基于残差网络和卷积互相关性计算的孪生跟踪网络分支，对被检测到的无人机进行高速跟踪，孪生跟踪网络分支与检测网络分支共享部分特征提取层； 步骤三：在孪生跟踪网络分支中设计基于通道混合描述子的背景抑制机制，构造了有效表达通道特征图全局信息的通道混合描述子来准确判别背景通道，基于通道注意力机制来抑制特征的背景通道并增强特征的前景通道，提高在复杂背景中跟踪无人机的精度； 步骤四：设计基于离群检测的异常调度器，调用跟踪操作来对检测结果进行高速插补，并通过基于标准化流的离群检测来评估目标跟踪质量与跟踪异常状态，根据跟踪质量评估与异常状态评估结果自适应地切换检测和跟踪状态，在加速检测的同时，提升检测与跟踪协作框架下的总体检测精度； 步骤五：训练阶段在无人机视频检测数据集上分别训练检测网络分支和孪生跟踪网络分支，并采用该数据集中孪生跟踪网络分支对应的正样本来训练基于离群检测的异常调度器，推理阶段由基于离群检测的异常调度器自适应地切换检测和跟踪来实现对无人机的低算力、高速检测。

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