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申请/专利权人：齐鲁空天信息研究院;中国科学院空天信息创新研究院

摘要：本发明属于目标检测领域，为了解决上述背景技术中目前的无人机平台下目标检测技术无法同时兼顾目标检测精度和效率的技术问题，提供了一种基于无人机平台的轻量化目标检测方法及系统。其中，基于无人机平台的轻量化目标检测方法包括获取无人机巡检图像；利用训练完成且内嵌于无人机平台的轻量化目标检测模型，对所述无人机巡检图像进行处理，得到目标检测结果；其中，所述轻量化目标检测模型包括骨干网络、路径聚合网络和检测头，其能够有效平衡检测精度和速度。

主权项：1.一种基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，包括：获取无人机巡检图像；利用训练完成且内嵌于无人机平台的轻量化目标检测模型，对所述无人机巡检图像进行处理，得到目标检测结果；其中，所述轻量化目标检测模型包括骨干网络、路径聚合网络和检测头；所述骨干网络用于提取所述无人机巡检图像的若干层不同尺度的空间信息和语义信息，得到若干层的特征图；所述骨干网络包括若干个特征提取层及空间金字塔池化层；所述特征提取层中引入有图深度卷积网络，所述图深度卷积网络对输入的原始特征图进行处理，得到包含全局信息和局部空间信息的特征图；所述图深度卷积网络包括两个支路，其中一个支路包括局部特征提取网络及混合局部通道注意力机制模块，局部特征提取网络用于提取原始特征图的局部特征，再经混合局部通道注意力机制模块生成局部特征图；另一个支路直接将原始特征图传送至加和计算模块，加和计算模块将原始特征图及其对应的局部特征图进行加和计算，得到包含全局信息和局部空间信息的特征图；所述图深度卷积网络用来替换骨干网络中C2f模块的DarknetBottleneck部分；所述路径聚合网络包括1*1卷积层及双向连接层；所述1*1卷积层用于降低所述骨干网络提取的相应层特征图的通道数，之后再传送至双向连接层；所述双向连接层用于连接1*1卷积层输出的特征图及骨干网络直接输出的对应特征图，并在此基础上，增加自下而上的跨尺度连接路径，得到若干融合特征图；所述检测头用于对各个融合特征图进行检测，得到包含目标类别和位置的对应结果图，再将这些结果图经过非极大值抑制方法处理后，得到最终的目标类别及位置坐标；所述检测头包括解耦头结构，所述解耦头结构的输入端还串接有具有倒残差结构的部分卷积模块；所述倒残差结构的部分卷积模块用于：采用点乘卷积扩展特征图的通道数，在归一化和激活函数处理后，使用部分卷积网络在高维空间进行计算，最后经过升维的逆过程恢复通道数，将得到的特征图送入解耦头结构进行处理；所述部分卷积网络用于：对特征图的部分通道进行卷积操作，将计算得到的卷积结果与特征图的剩余通道进行拼接操作。

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