中国科学院西安光学精密机械研究所程归获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利自适应稀疏卷积引导的跨空间无人机目标检测方法和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：CN119992062B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510145508.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权自适应稀疏卷积引导的跨空间无人机目标检测方法和系统是由程归;冯旭斌;谢梅林;田雁设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本自适应稀疏卷积引导的跨空间无人机目标检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于无人机影像处理技术领域，涉及一种自适应稀疏卷积引导的跨空间无人机目标检测方法和系统；该方法包括获取无人机目标检测数据集，对无人机目标检测数据集进行多尺度特征提取和多尺度特征融合，得到多尺度特征，多尺度特征通过自适应稀疏检测头处理得到分类特征和回归特征，在自适应稀疏检测头中，自适应像素级掩膜单元，能够自适应提取影像中目标区域，结合稀疏卷积原理实现了目标区域的检测，显著降低了目标检测的计算成本和提高了检测速度；且本申请设计了一种即插即用的目标检测头，可适用于目前的主流目标检测器，降低了主流算法的计算成本并提高了检测效率。
本发明授权自适应稀疏卷积引导的跨空间无人机目标检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应稀疏卷积引导的跨空间无人机目标检测方法，其特征在于，包括： 获取无人机目标检测数据集，对无人机目标检测数据集依次进行多尺度特征提取和多尺度特征融合，得到多尺度特征； 将多尺度特征输入预设的自适应稀疏检测头内处理，得到分类特征和回归特征； 基于分类特征和回归特征得到目标检测结果； 所述自适应稀疏检测头包括： 全局特征生成模块，用于逐点卷积处理多尺度特征，得到全局特征； 自适应像素级掩膜单元，用于将多尺度特征掩膜处理，得到掩膜特征； 上下文增强的稀疏卷积模块，用于基于多尺度特征、全局特征和掩膜特征进行特征增强，得到表现力增强的稀疏特征图； 稀疏卷积模块，用于优化表现力增强的稀疏特征图，得到分类特征和回归特征； 损失函数模块，用于对分类特征和回归特征进行损失计算，迭代训练后，得到最佳权重的自适应稀疏检测头。
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