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龙图腾网获悉桂林航天工业学院申请的专利无人机航拍场景中的目标检测系统、无人机航拍系统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：CN114973026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210491338.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权无人机航拍场景中的目标检测系统、无人机航拍系统是由饶雪峰;王如月;李勋章;曲会晨;赵全友;魏士伟;黄海生;黎满;黄鼎铭设计研发完成，并于2022-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机航拍场景中的目标检测系统、无人机航拍系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机航拍场景中的目标检测系统、无人机航拍系统。为了解决现有技术中无人机航拍无法同时满足实时性和高精度的技术问题，本发明提出的神经网络中，包括主干网络、颈部网络和头部网络，其中主干网络包含了CBAM注意力机制模块和SiLU激活函数，这有助于提高了检测精度，同时全新的主干网络还减小了网络模型的参数量,大幅度提高了检测速度；结合航拍任务数据集VisDrone的特性，优化了先验框尺寸，使用了Mosaic、高斯模糊等数据增强方法，进一步提高了检测效果。本发明解决了无人航拍系统中的精度和实时性问题，实现了高精度和高实时性目标检测的技术效果。本发明适用于无人机航拍领域。

本发明授权无人机航拍场景中的目标检测系统、无人机航拍系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机航拍场景中的目标检测系统101，其特征在于：其包括图像采集系统103和目标检测装置104，所述目标检测装置被配置为根据图像采集系统在无人机飞行过程中所捕获的图像，执行目标检测方法； 所述目标检测方法，具体为：目标检测装置接收目标采集系统所捕获的图像信息，并将其送入神经网络推理装置201，神经网络推理装置上部署有神经网络，被用于根据输入信号和训练好的网络参数完成对输入信号的推理，获得推理结果，并通过输出装置203输出； 该神经网络包括主干网络301、颈部网络302和头部网络303；其中， 所述主干网络包括依次连接的如下模块：Cov2d,B_1_3,B_2_3,B_3_4,B_4_3,B_4_2；其中，Conv2d模块包含依序连接的普通卷积、BN、Hard-swish激活函数操作； B_1_3为3个依序连接的普通卷积、BN、SiLU、DWConv、BN、SiLU、普通卷积、BN； B_2_3为3个依序连接的普通卷积、BN、SiLU、DWConv、BN、SiLU、CBAM、普通卷积、BN； B_3_4为4个依序连接的Conv2d、DWConv-H、普通卷积、BN； B_4_3为3个依序连接的Conv2d、DWConv-H、CBAM、普通卷积、BN； B_4_2为2个依序连接的Conv2d、DWConv-H、CBAM、普通卷积、BN；其中DWConv为深度可分离卷积；DWConv-H为依序连接的DWConv、BN、Hard-Swish模块；BN为批标准化，CBAM为CBAM注意力机制模块，包括通道注意力模块和空间注意力模块； 所述的颈部网络和头部网络为YOLOv5神经网络的颈部网络和头部网络； 所述神经网络推理装置上部署的神经网络，为经过数据集训练后所获得的神经网络，其中所述数据集被执行如下操作： 1设置上下翻转的概率为0；2Mosaic马赛克处理，具体步骤为：选择四张图片;把四张图片进行缩放、翻转和改变色域的操作,然后将经过所述操作后的四张图片的一部分重叠后拼接在一起，生成一张大的新图片;再对新的图片标注目标锚定框；3二维高斯模糊处理，具体步骤为：对于待处理的像素，利用该像素周围的像素数值进行二维高斯模糊处理,再将得到的数值作为该点的像素值；4伽马变换处理，其变换公式如下：s=crγ，其中，s为灰度输出，c为缩放系数，r是输入灰度，其值在0~1之间，γ是灰度缩放参数，是控制灰度变换缩放程度的参数； 所述的数据集为VisDrone训练集，使用K-means聚类方法对VisDrone训练集的目标边界框进行计算，获得目标边界框，具体为：步骤1：设置9个随机尺寸的锚定框为初始的先验框；步骤2：把每一个目标的锚定框样本归为与其最相似的先验框中；步骤3：再次计算先验框的高和宽的均值并把此设定为新的先验框；步骤4：重复步骤2和3，直到先验框的尺寸固定或达到设定的最高迭代次数。

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