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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于改進YOLOv7的航拍目標檢測輔助海面搜救方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118115880B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410402568.X，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于改進YOLOv7的航拍目標檢測輔助海面搜救方法是由陳華杰;吳浩宇;龍翔;余迪;周俊杰設計研發完成，并于2024-04-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進YOLOv7的航拍目標檢測輔助海面搜救方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于改進YOLOv7的航拍目標檢測輔助海面搜救方法。獲取帶有目標的海面航拍圖像數據集，將數據集劃分為訓練集，驗證集，測試集；構建改進YOLOv7網絡模型：所述改進YOLOv7網絡模型是在現有YOLOv7網絡的Neck部分中將Concat模塊和ELAN模塊替換為基于Transformer的特征融合模塊TTF，同時在Neck部分引入SA注意力機制；利用訓練、驗證、測試好的改進YOLOv7網絡模型實現航拍目標檢測輔助海面搜救。本發明利用改進YOLOv7網絡模型在檢測海面上多尺度變化且具有高動態背景干擾的目標時提高海面搜救目標檢測效果。

本發明授權一種基于改進YOLOv7的航拍目標檢測輔助海面搜救方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進YOLOv7的航拍目標檢測輔助海面搜救方法，其特征在于所述方法包括以下步驟： S1：獲取帶有目標的海面航拍圖像數據集，將數據集劃分為訓練集，驗證集，測試集； S2：構建改進YOLOv7網絡模型： 所述改進YOLOv7網絡模型是在現有YOLOv7網絡的Neck部分中將Concat模塊和ELAN模塊替換為基于Transformer的特征融合模塊TTF，同時在Neck部分引入SA注意力機制； S3：將在步驟S1中劃分好的訓練集和驗證集輸入改進YOLOv7網絡模型進行訓練、驗證； S4：輸入測試集，利用評價指標對訓練、驗證好的改進YOLOv7網絡模型的性能進行測試與評估； S5：利用訓練、驗證、測試好的改進YOLOv7網絡模型實現航拍目標檢測輔助海面搜救； 所述改進YOLOv7網絡模型的損失函數采用Inner-CIoU損失函數，計算公式如下： ； 其中表示基于輔助邊界框的IoU； IoU的計算公式如下： ； 其中A表示預測框，B表示真實標注框； 的計算公式如下： ； 其中b和分別為A和B的中心點，表示歐式距離，c為同時包含A和B的最小外接矩形的對角線長度，為一個正的權衡參數，v為衡量長寬比一致性的參數； 所述基于Transformer的特征融合模塊TTF包括特征增強模塊TFA、第一融合模塊、第二融合模塊；深層特征圖、淺層特征圖經特征增強模塊TFA得到增強特征圖，然后深層特征圖與增強特征圖經第一融合模塊融合得到中間特征圖；中間特征圖、淺層特征圖分別利用可學習參數、經第二融合模塊加權融合得到融合后的特征圖； 所述特征增強模塊TFA具體操作是： 深層特征圖、淺層特征圖分別經過池化和重塑操作，得到矩陣，； 然后，將得到的，分別加入位置編碼PE，得到，； 利用Transformer的思想，將矩陣分別投影到鍵矩陣和值矩陣；將矩陣投影到查詢矩陣； 然后，利用Transformer的多頭交叉注意力機制獲得多頭交叉注意力輸出；接下來，引入了兩次殘差連接和標準Transformer中的前饋神經網絡FFN，最后進行重塑及上采樣恢復至輸入特征圖的形狀，并輸出特征增強后的新特征圖。

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