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龙图腾网恭喜安徽中科大国祯信息科技有限责任公司申请的专利基于改进YOLOv11的轻量化航拍图像目标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：CN119832219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510302342.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于改进YOLOv11的轻量化航拍图像目标检测方法是由朱晓兵;徐敬立;卢传建;程凯;贺正义设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv11的轻量化航拍图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv11的轻量化航拍图像目标检测方法，首先采集航拍图像数据集并转换为YOLO格式，然后构建航拍图像检测模型，航拍图像检测模型以YOLOv11模型为基准网络，包括有主干网络、颈部网络和头部网络；航拍图像检测模型的主干网络中，将YOLOv11模型主干网络中的Conv模块替换为DBRDown模块，颈部网络中加入MSFLB模块；最后对构建的航拍图像检测模型进行迭代训练，获得训练好的航拍图像检测模型，利用训练好的航拍图像检测模型对航拍图像中的待检测目标进行检测，获得检测结果。本发明构建的航拍图像检测模型在边缘设备资源受限的情况下，能有效提升航拍图像目标检测的精度。

本发明授权基于改进YOLOv11的轻量化航拍图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv11的轻量化航拍图像目标检测方法，其特征在于：具体包括有以下步骤：（1）、采集航拍图像数据集，并将航拍图像数据集的格式转换为YOLO格式；（2）、构建航拍图像检测模型，航拍图像检测模型以YOLOv11模型为基准网络，包括有主干网络、颈部网络和头部网络；航拍图像检测模型的主干网络中，将YOLOv11模型主干网络中的Conv模块替换为DBRDown模块；航拍图像检测模型的颈部网络是在YOLOv11模型的颈部网络中加入MSFLB模块；所述的DBRDown模块为轻量化下采样卷积模块，降低计算量和参数量，同时提高检测精度；所述的DBRDown模块的处理过程，具体包括有以下步骤：S11、输入的特征图首先通过深度可分离卷积DWConv模块提取局部特征，然后DWConv模块输出的特征图经GeLU激活函数和批标准化处理后，输出的特征图再与输入的特征图进行残差连接；S12、残差连接后的特征图经Split函数分割处理后，特征被拆分为两条分支，分别经过两条路径进行处理：一条路径通过3×3卷积提取细粒度局部特征，另一条路径依次通过最大池化层和1×1卷积实现下采样和全局特征融合，最后两条路径的输出进行拼接Concat处理，从而整合多尺度信息，输出拼接后的特征图；所述的MSFLB模块为多尺度特征学习模块，通过多分支结构与不同膨胀率的膨胀卷积，实现多尺度特征的提取与融合；（3）、对构建的航拍图像检测模型进行迭代训练，获得训练好的航拍图像检测模型，利用训练好的航拍图像检测模型对航拍图像中的待检测目标进行检测，获得检测结果。

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安徽中科大国祯信息科技有限责任公司，其通讯地址为：230093 安徽省合肥市高新区玉兰大道767号中科大国祯大厦；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”。