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龍圖騰網獲悉湖南中科助英智能科技研究院有限公司申請的專利一種弱對比度環境下無人機魯棒檢測方法、裝置和設備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：CN115311579B 。

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：202210162184.6，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權一種弱對比度環境下無人機魯棒檢測方法、裝置和設備是由劉祥卿設計研發完成，并于2022-02-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種弱對比度環境下無人機魯棒檢測方法、裝置和設備在說明書摘要公布了：本申請涉及一種弱對比度環境下無人機魯棒檢測方法、裝置和設備。所述方法包括：通過對弱對比環境下無人機的運動視頻進行抽幀預處理，將每一幀圖像中的無人機目標進行標注用于模型訓練；將所有幀圖像輸入雙流網絡模型中；雙流網絡模型包括ResNet50網絡、FlowNetS網絡、RF模塊、ACFM模塊和PDC模塊；對網絡進行訓練，得到訓練好的雙流網絡模型，用于弱對比環境下視頻無人機目標的檢測。本發明采用雙流網絡并行的架構，可充分獲取時空特征，提出了一個端到端可訓練的框架，可同時預測像素的前景對象分割和光流；對低層、中層、高層特征分別進行增強處理，引入了PDC模塊使最終獲得的目標更加清晰。

本發明授權一種弱對比度環境下無人機魯棒檢測方法、裝置和設備在權利要求書中公布了：1.一種弱對比度環境下無人機魯棒檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取弱對比環境下無人機的運動視頻，對所述運動視頻進行抽幀預處理后得到幀圖像，將每一幀圖像中的無人機目標進行標注得到GT圖像； 將所有幀圖像輸入用于無人機目標檢測的雙流網絡模型中；所述雙流網絡模型包括ResNet50網絡、FlowNetS網絡、RF模塊、ACFM模塊和PDC模塊； 通過所述ResNet50網絡對任一幀圖像進行特征提取，得到低層特征、中層特征和高層特征； 對所述低層特征進行邊界邊緣特征增強得到低層增強特征； 通過所述FlowNetS網絡根據當前幀圖像和下一幀圖像進行光流計算，得到光流特征；所述光流特征分別與所述中層特征和所述高層特征進行特征融合后得到中層融合特征和高層融合特征； 通過所述RF模塊對所述中層融合特征和所述高層融合特征進行特征增強，得到中層增強特征和高層增強特征； 通過所述ACFM模塊引入多尺度通道注意力機制對所述高層增強特征進行跨層面特征融合，得到高層增強融合特征； 通過所述PDC模塊根據所述低層增強特征、中層增強特征和所述高層增強融合特征進行處理，減少相鄰特征差距，輸出無人機目標圖像； 根據所述GT圖像中標注的無人機目標和所述雙流網絡模型輸出的無人機目標圖像，對所述ResNet50網絡和所述FlowNetS網絡進行訓練，得到訓練好的雙流網絡模型； 將待檢測的弱對比環境下無人機的運動視頻進行抽幀預處理后輸入所述訓練好的雙流網絡模型，輸出無人機目標檢測結果。

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