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龙图腾网恭喜中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于YOLOv5网络的无人机目标检测模型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：CN114612835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210253316.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于YOLOv5网络的无人机目标检测模型是由尚源峰;吴瑞康;刘畅;周一青;石晶林设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5网络的无人机目标检测模型在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于YOLOv5网络的无人机目标检测模型，该模型包括：主干模块，用于对输入图像进行多次下采样，得到多个不同尺度的特征图；颈部模块，用于基于主干模块得到的不同尺度的特征图进行多次上采样和特征融合，输出多个不同尺度的检测特征图，其中，相比原始的YOLOv5网络，颈部模块的输出增加一个相比于原始的YOLOv5网络中最大尺度的检测特征图更大的新检测特征图，并减少一个最小尺度的检测特征图；预测模块，用于根据颈部模块输出的多个检测特征图进行无人机目标预测，得到目标的预测位置信息和分类结果，其中，分类的类别包括无人机类和非无人机类。

本发明授权一种基于YOLOv5网络的无人机目标检测模型在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5网络的无人机目标检测系统，其特征在于，所述系统包括：主干模块，用于对输入图像进行多次下采样，得到多个不同尺度的特征图；颈部模块，用于基于主干模块得到的不同尺度的特征图进行多次上采样和特征融合，输出多个不同尺度的检测特征图，其中，相比原始的YOLOv5网络，颈部模块的输出增加一个相比于原始的YOLOv5网络中最大尺度的检测特征图更大的新检测特征图，并减少一个最小尺度的检测特征图；预测模块，用于根据颈部模块输出的多个检测特征图进行无人机目标预测，得到目标的预测位置信息和分类结果，其中，分类的类别包括无人机类和非无人机类；其中，在颈部模块增加了生成新检测特征图所需的分支网络；所述分支网络设置在颈部模块的特征金字塔网络的最终输出端和路径聚合网络的输入端之间，依次包括对输入数据进行处理的卷积层、上采样层、特征融合层、C3网络和CBAM层；分支网络通过其卷积层和上采样层对输入的特征金字塔网络的最终输出端的输出进行卷积处理和上采样，特征融合层获取模型主干模块的首个C3网络输出的相应尺度的特征图，并将上采样后的结果与所述相应尺度的特征图进行特征融合后，输入至分支网络的C3网络生成新检测特征图；将得到的新检测特征图输入预测模块进行预测，同时，将该新检测特征图通过CBAM层进行处理后输入至路径聚合网络中；所述路径聚合网络包括第一路径网络、第二路径网络以及设置在第一路径网络输出端和第二路径网络输入端之间的卷积注意力机制层；所述多个不同尺度的检测特征图包括：第一路径网络基于将分支网络生成的检测特征图通过卷积注意力机制层处理后的数据和特征金字塔网络的最终输出端输出的相应尺寸的融合特征图，输出的第一检测特征图；第二路径网络基于将第一路径网络输出的检测特征图输入卷积注意力机制层处理得到的输出和特征金字塔网络首次输出的相应尺寸的融合特征图，输出的第二检测特征图。

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