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龙图腾网获悉北京联合大学申请的专利一种轻量级的无人机航拍图像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：CN116597331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310639688.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种轻量级的无人机航拍图像目标检测方法是由何宁;王鑫;张敬尊;徐光美;王金华;孙凤玺;韩文静设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级的无人机航拍图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种轻量级的无人机航拍图像目标检测方法，包括获取原始的无人机航拍影像，还包括以下步骤：将原始的无人机航拍图像输入到有效感受野网络中，调整原始的无人机航拍图像的大小，生成调整无人机航拍图像；将调整无人机航拍图像输入到有效感受野模块中进行下采样并进行特征提取；重复5次，输出{C3,C4,C5}尺度；将{C3,C4,C5}尺度输入到有效感受野路径聚合网络进行特征融合，输出{P3,P4,P5}特征图；将{P3,P4,P5}特征图输入到有效感受野检测头进行检测，使用1×1卷积输出预测结果。在保持局部细节的情况下能增加卷积核感受野的模块，同时使用有效感受野模块设计了轻量级的骨干，有效地扩大了骨干的感受野，避免了添加额外的上下文模块来扩大网络感受野。

本发明授权一种轻量级的无人机航拍图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量级的无人机航拍图像目标检测方法，包括获取原始的无人机航拍影像，其特征在于，还包括以下步骤： 步骤1：将所述原始的无人机航拍图像输入到有效感受野网络ERFNet中，调整所述原始的无人机航拍图像的大小，生成调整无人机航拍图像； 步骤2：将所述调整无人机航拍图像输入到步幅为2的有效感受野模块ERFmodule中进行下采样并进行特征提取，使用步幅为1的所述有效感受野模块ERFmodule进行特征提取，特征提取后的图像大小不变； 当所述有效感受野模块ERFmodule的步幅为1时，将输入的通道数均分成两部分，左分支用于残差连接防止梯度消失以及减少过拟合，右分支通过堆叠n个空洞卷积块Dblock来扩大网络感受野并且不会丢失局部细节； 当所述有效感受野模块ERFmodule的步幅为2时，左边的分支通过空洞卷积块Dblock学习特征，右边的分支通过maxpooling操作学习特征，将左右分支学习到的特征进行拼接，使用1×1的卷积恢复通道数； 步骤3：重复所述步骤2的方法5次，输出{C3,C4,C5}三个尺度； 步骤4：将所述{C3,C4,C5}三个尺度输入到有效感受野路径聚合网络ERF-PAN进行特征融合，输出{P3,P4,P5}三个特征图，包括以下子步骤： 步骤41：对尺度C5使用一个1×1的卷积得到尺度C5′，通过上采样使尺度C5′变为40×40×256，然后与尺度C4进行特征融合； 步骤42：使用一个步幅为1的所述有效感受野模块ERFmodule进行特征提取得到一个大小为40×40×512的尺度C4_upsample； 步骤43：对所述尺度C4_upsample使用一个1×1的卷积得到尺度C4′，通过上采样使尺度C4′变为80×80×128，然后与尺度C3进行特征融合； 步骤44：使用一个步幅为1的所述有效感受野模块ERFmodule进行特征提取得到特征图P3，特征图P3的大小为80×80×128； 步骤45：特征图P3通过一个步幅为2的所述有效感受野模块ERFmodule下采样与尺度C4′进行特征融合，然后使用一个步幅为1的所述有效感受野模块ERFmodule进行特征提取得到特征图P4，特征图P4的大小为40×40×256； 步骤46：特征图P4通过一个步幅为2的所述有效感受野模块ERFmodule下采样与尺度C5′进行特征融合，然后使用一个步幅为1的所述有效感受野模块ERFmodule进行特征提取得到特征图P5，特征图P5的大小为20×20×512； 步骤47：输出{P3,P4,P5}三个特征图，大小分别为80×80×128、40×40×256和20×20×512； 步骤5：将所述{P3,P4,P5}三个特征图输入到有效感受野检测头ERF-Head进行检测，使用1×1卷积输出预测结果。

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