一种基于多尺度上下文与通道注意力协同的复杂场景下无人机安全巡查检测方法及装置

本发明公开了一种基于多尺度上下文与通道注意力协同的复杂场景下无人机安全巡查检测方法及装置，包括：通过无人机图像采集设备拍摄被检目标图像；将被检目标图像输入深度学习网络模型，输出目标类别、位置和置信度；其中，所述深度学习网络模型包括backbone特征提取网络、neck特征提取网络、分层密集残差注意力模块、多尺度上下文感知降采样模块和深度可分离检测头；所述backbone特征提取网络接收图像，输出多个尺度特征图；所述neck特征提取网络接收backbone输出，进行特征融合；所述深度可分离检测头接收neck输出，进行目标预测。本发明提高了计算效率和实时性。

《一种基于多尺度上下文与通道注意力协同的复杂场景下无人机安全巡查检测方法及装置》是一发明专利，专利号为 2025111894595，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为吴衡;曾梓建;罗劭娟，申请日期为2025-08-25，公开（公告）日期为2026-06-05，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/17 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：无人机巡检、无人机航拍、、电力巡检、电力安全、电力施工、工地巡检、智慧工地、施工安全、建筑安全、高空作业监测、工程车辆识别、环境监测、无人机图像识别、人工智能、深度学习、目标检测、信息技术、计算机。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多尺度上下文与通道注意力协同的复杂场景下无人机安全巡查检测方法及装置，包括：通过无人机图像采集设备拍摄被检目标图像；将被检目标图像输入深度学习网络模型，输出目标类别、位置和置信度；其中，所述深度学习网络模型包括backbone特征提取网络、neck特征提取网络、分层密集残差注意力模块、多尺度上下文感知降采样模块和深度可分离检测头；所述backbone特征提取网络接收图像，输出多个尺度特征图；所述neck特征提取网络接收backbone输出，进行特征融合；所述深度可分离检测头接收neck输出，进行目标预测。本发明提高了计算效率和实时性。

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