公开(公告)号：CN119863725A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510039781.3

申请日：2025-01-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨畅 ,  苏健

IPC: G06V20/17 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO‑LiteMax神经网络的无人机目标检测方法，在不增加模型参数量的情况下进行密集小目标的识别，步骤包括：在主干网络中通过选择卷积模块将C2f模块中的Bottleneck替换为FasterNet块，减少特征图冗余信息；在颈部网络对不同尺度的特征图进行差异化处理，再通过增加大尺度特征图的方式突出小目标信息，得到小目标的局部细节；在头部网络使用组归一化和共享卷积进一步提取特征，识别目标物体图片中的密集小目标。本发明无人机目标检测方法，有效增强了无人机对密集小目标物体的检测能力，提高了检测精度，在保持效率的同时增强其在复杂环境中的鲁棒性。