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龙图腾网获悉拓恒技术有限公司申请的专利一种基于大模型视觉感知的无人机目标分割与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：CN120164130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510220605.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于大模型视觉感知的无人机目标分割与检测方法是由陈斌文;陆青青;江朝庆;司家伟设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型视觉感知的无人机目标分割与检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型视觉感知的无人机目标分割与检测方法，包括：利用无人机搭载的多区域光谱成像模块实时获取待检测的数据流，通过多光谱数据的融合，能够有效补充单一传感器信息的不足，提升了图像的多维度信息表达；利用图像质量评估网络的图像进行噪声评估以及图像优化处理，进一步提高了图像的质量，保证了后续检测结果的准确性；通过自适应增强算法和加权融合最终，能够对多系统特征图进行更精确的融合，使得多层次、多尺度的特征信息能够充分整合，从而得到具有跨拓扑信息的综合特征图；基于可变形结构的目标分割检测模型，能够针对目标形变和姿态变化的问题，生成精确的像素级分割掩膜和边界框。

本发明授权一种基于大模型视觉感知的无人机目标分割与检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型视觉感知的无人机目标分割与检测方法，其特征在于，包括： 通过无人机搭载的多光谱成像模块实时获取待检测区域的图像数据流； 利用图像质量评估网络对采集的所述图像数据流进行亮度、对比度和噪声水平评估，并通过自适应增强算法对其进行抑制噪声、优化处理，生成预处理后的图像； 所述图像质量评估网络采用双流金字塔结构，包括空间域分支和频域分支，其中，所述空间域分支通过5层卷积层提取亮度与对比度特征，所述频域分支通过快速傅里叶变换和复数卷积提取噪声频谱特征； 空间域和频域的特征通过特征拼接和逆傅里叶变换进行融合；亮度评估通过计算局部区域的归一化亮度值来评估图像亮度；对比度评估通过改进的Weber对比度公式进行评估；噪声评估为频域分支输出噪声能量谱； 所述自适应增强算法包括动态参数调整策略，通过多层感知机生成亮度增益α、对比度系数β和去噪强度γ，约束条件为α∈[0.8,1.2]、β∈[0.5,2.0]和γ∈[0,1]； 所述动态参数调整策略根据亮度、对比度和噪声评估结果，生成增强参数矩阵，输入为亮度矩阵、对比度矩阵和噪声频谱的标准差； 基于分层注意力机制构建特征提取模型，对所述预处理后的图像进行多尺度特征提取，得到多层级特征图； 所述分层注意力机制包括混合注意力模块，通过通道注意力子模块和空间注意力子模块的加权融合生成注意力权重； 所述多尺度特征提取采用4个并行的空洞卷积分支，膨胀率分别为1、2、4、6，并通过双向门控连接和动态路由算法实现跨尺度特征交互； 通过空间变换网络对所述多层级特征图进行空间对齐，并结合加权融合机制将所述多层级特征图进行融合，生成具有跨尺度信息的综合特征图； 所述加权融合机制通过通道注意力权重和空间注意力权重对对齐后的特征图进行动态加权求和，并结合空洞空间金字塔池化模块增强跨尺度语义信息； 基于可变形卷积构建目标分割检测模型，对所述综合特征图进行目标分割检测，生成像素级分割掩膜和边界框坐标； 所述目标分割检测模型采用编码器-解码器结构，编码器由4个可变形卷积块组成，解码器通过特征金字塔网络和双线性上采样生成分割掩膜与边界框。

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