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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于柔性可重构模型的低空无人机巡路智能监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：CN120339888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510811310.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于柔性可重构模型的低空无人机巡路智能监测方法是由张兆祥;许悦雷;郭继唐;刘闯;张楷;吴传翔设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于柔性可重构模型的低空无人机巡路智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于柔性可重构模型的低空无人机巡路智能监测方法，首先进行多源异构数据采集与预处理；然后构建多层级先验知识库；接下来是基于Transformer的主干网络设计；之后设计门控式多任务网络头架构；最终完成多层级目标识别与推理。本发明有效解决了巡路监测过程中目标表观差异大、特征表示不稳定等关键问题。

本发明授权基于柔性可重构模型的低空无人机巡路智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于柔性可重构模型的低空无人机巡路智能监测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：多源异构数据采集与预处理； 步骤2：构建多层级先验知识库； 构建四层立体式先验知识库分别为： 物理层先验包括： 目标材质特性映射表； 目标光谱特征库； 目标环境交互模型； 几何层先验包括： 目标三维结构模板库； 视角-外观映射函数； 尺度-细节关系函数； 比例约束规则集； 语义层先验包括： 层次化类别本体； 属性-类别条件概率表； 功能特性知识图谱； 上下文关联规则； 任务层先验包括： 巡检模式-目标优先级映射； 任务相关决策规则库； 注意力焦点导向图； 目标重要性评分函数； 步骤3：设计基于Transformer的主干网络； 步骤4：门控式多任务网络头架构； 步骤4-1：柔性门控结构模块设计； 所述柔性门控结构模块包括三个组件： 1任务参数感知单元：收集与处理任务相关参数，包括检测距离du、俯仰角θ、方位角φ、目标特征尺度l； 2基于由远及近原则的动态阈值生成器：根据检测距离任务参数动态计算各模块的激活阈值；阈值计算遵循由远及近的原则： 其中，τi为第i个模块的激活阈值，du为检测距离，αi、βi和γi为可学习参数； 3门控激活决策单元：基于计算的阈值和特征相关性生成门控信号，控制各功能模块的激活状态： G＝σWG·[Fenhanced；Tparam]； 其中，G＝[g1,g2,...,gn]为门控信号向量，σ.为Sigmoid函数，WG为可学习权重矩阵，Tparam为任务参数向量；gi表示第i个模块的门控信号值； 门控激活判定： 其中，Ai表示第i个模块的激活状态，当giτi时，模块被激活即Ai＝1，当gi≤τi时，模块保持关闭状态Ai＝0； 步骤4-2：特征提取模块组； 门控结构后连接多个特征提取模块，包括： 1小目标增强模块：用于提取和增强小尺度目标特征； 2边缘细节保持模块：保留目标边缘和细节信息，提高分割精度； 3遮挡处理模块：通过上下文推理处理部分遮挡的目标； 4姿态不变特征提取模块：提取对目标姿态变化不敏感的特征； 步骤4-3：多任务检测头设计； 基于融合特征，设计四类任务专用检测头： 1目标检测头：实现目标定位与边界框回归； 2语义分割头：实现像素级语义标注； 3目标识别头：实现目标精细分类； 4位姿估计头：实现目标三维姿态估计； 步骤4-4：多任务结果整合； 将各检测头的输出整合为统一的多任务监测结果集； 步骤5：多层级目标识别与推理。

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