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龙图腾网获悉中国人民武装警察部队工程大学申请的专利一种无人机视角灾情场景信息标注和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：CN114943700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210534466.4，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种无人机视角灾情场景信息标注和检测方法是由崔翛龙;高志强;郭少哲;于超设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机视角灾情场景信息标注和检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机视角灾情场景信息标注和检测方法，包括如下步骤：1采用云边端协同的方式建立待识别物体的数据字典；2构建基于YOLOv5的神经网络MIM‑YOLOv5，3将无人机捕获图像传入MIM‑YOLOv5，通过云中心、前线指挥中心、手持终端和无人机终端分别充当云、边、端节点，构成云边端协同系统，采用云边端协同方式对灾情场景信息进行自动标注和目标检测，当图像中出现灾情标签时，神经网络自动检测并报警，并启用云边端三方协同处理。本申请首次将云边端技术与灾情检测和调度指挥相结合，将云计算与终端设备协同工作，大幅度提高了应急处置效率。

本发明授权一种无人机视角灾情场景信息标注和检测方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机视角灾情场景信息标注和检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1采用云边端协同的方式建立待识别物体的数据字典； 2构建基于YOLOv5的神经网络MIM-YOLOv5，所述MIM-YOLOv5神经网络采取transformer与Conv相结合的方式，其中Swin-MIM模块采用自监督的方式扩充数据集；采用的目标检测算法为改进的模型MIM-YOLOv5，所述MIM-YOLOv5采用Swin-MIM、CSPDarknet53和路径聚合网络作为主干和颈部，并同时将原有的三个分别用于检测小型、中型、大型物体的预测头的输出尺寸下调二分之一倍得到三个分别用于检测微小、小型、中型物体的检测模块以适应无人机捕获场景；并采用卷积块注意模块CBAM沿通道和空间维度顺序生成注意图； 3将无人机捕获图像传入MIM-YOLOv5，通过云中心、前线指挥中心、手持终端和无人机终端分别充当云、边、端节点，构成云边端协同系统，采用云边端协同方式对灾情场景信息进行自动标注和目标检测，当图像中出现灾情标签时，神经网络自动检测并报警，并启用云边端三方协同处理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民武装警察部队工程大学，其通讯地址为：710086 陕西省西安市未央区武警路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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