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龙图腾网获悉中航(成都)无人机系统股份有限公司申请的专利基于深度学习的无人机喷漆面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质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：CN121280447B 。

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：202511855239.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的无人机喷漆面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质是由刘航;郭刚;李博轩;邱世广设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无人机喷漆面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习的无人机喷漆面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，涉及无人机领域，应用于搭载有目标检测模型的终端设备，包括：获取目标无人机的原始图像数据，基于目标反光抑制机制利用目标检测模型的特征提取网络对原始图像数据进行处理以得到目标特征图；基于目标锚框生成机制利用目标检测模型的区域候选网络确定目标特征图对应的目标候选框，以基于目标候选框确定对应的目标分类结果和目标回归结果从而确定相应的目标感兴趣区域，利用目标检测模型基于目标感兴趣区域的缺陷形态对应的目标检测机制，对目标感兴趣区域进行处理，以获取目标无人机对应的喷漆面缺陷检测结果。本申请实现了对无人机喷漆面缺陷的高精度检测。

本发明授权基于深度学习的无人机喷漆面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无人机喷漆面缺陷检测方法，其特征在于，应用于搭载有目标检测模型的终端设备，包括： 获取目标无人机的原始图像数据，并基于目标反光抑制机制利用所述目标检测模型的特征提取网络对所述原始图像数据进行处理，以得到相应的目标特征图；所述原始图像数据为所述目标无人机的喷漆面图像数据； 基于目标锚框生成机制利用所述目标检测模型的区域候选网络确定所述目标特征图对应的目标候选框，以基于所述目标候选框确定所述目标特征图对应的目标分类结果和目标回归结果； 利用所述目标检测模型基于所述目标分类结果和所述目标回归结果对所述目标候选框与所述目标特征图进行映射以确定相应的目标感兴趣区域，并利用所述目标检测模型基于所述目标感兴趣区域的缺陷形态对应的目标检测机制，对所述目标感兴趣区域进行处理，以获取所述目标无人机对应的喷漆面缺陷检测结果； 其中，所述利用所述目标检测模型基于所述目标感兴趣区域的缺陷形态对应的目标检测机制，对所述目标感兴趣区域进行处理，以获取所述目标无人机对应的喷漆面缺陷检测结果，包括： 利用所述目标检测模型对所述目标感兴趣区域进行分类处理和边框回归处理，以得到相应的分类输出结果和边框回归输出结果； 利用所述目标检测模型基于所述目标感兴趣区域的缺陷形态对应的目标检测机制，对所述目标感兴趣区域进行掩膜处理，以获取所述目标无人机对应的掩膜输出结果； 利用目标总损失函数基于所述分类输出结果、所述边框回归输出结果和所述掩膜输出结果确定所述目标无人机对应的喷漆面缺陷检测结果； 其中，所述利用所述目标检测模型基于所述目标感兴趣区域的缺陷形态对应的目标检测机制，对所述目标感兴趣区域进行掩膜处理，包括： 若所述目标感兴趣区域的缺陷形态为流挂形态，则对所述目标感兴趣区域添加方向性梯度正则项，以基于添加的所述方向性梯度正则项对所述目标感兴趣区域进行掩膜处理； 若所述目标感兴趣区域的缺陷形态为橘皮形态，则对所述目标感兴趣区域的局部纹理统计特征和频域特征进行融合以得到融合后纹理特征，并基于所述融合后纹理特征对所述目标感兴趣区域进行掩膜处理； 若所述目标感兴趣区域的缺陷形态为划痕形态，则利用Sobel梯度稀疏约束对所述目标感兴趣区域进行掩膜处理； 若所述目标感兴趣区域的缺陷形态为气泡形态或缩孔形态，则利用循环一致性损失对所述目标感兴趣区域进行掩膜处理。

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航(成都)无人机系统股份有限公司，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新西区西芯大道四号；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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