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華能水電獲得發(fā)明專利授權(quán):“基于特征融合與檢測頭協(xié)同優(yōu)化的無人機目標檢測方法”

編輯:民品導(dǎo)購網(wǎng) 發(fā)布于2025-10-31 22:04
導(dǎo)讀: 證券之星消息 根據(jù)天眼查APP數(shù)據(jù)顯示華能水電 600025 新獲得一項發(fā)明專利授權(quán) 專利名為 基于特征融合與檢測頭協(xié)同優(yōu)化的無人機目標檢測方法 專利申請?zhí)枮镃N202411599072 2 授權(quán)日為...

證券之星消息,根據(jù)天眼查APP數(shù)據(jù)顯示華能水電(600025)新獲得一項發(fā)明專利授權(quán),專利名為“基于特征融合與檢測頭協(xié)同優(yōu)化的無人機目標檢測方法”,專利申請?zhí)枮镃N202411599072.2,授權(quán)日為2025年10月17日。

專利摘要:本發(fā)明公開一種基于特征融合與檢測頭協(xié)同優(yōu)化的無人機目標檢測方法,利用由卷積模塊CBS和殘差模塊C2f堆疊的骨干網(wǎng)絡(luò)獲得多尺度的特征圖,將多種尺度的特征圖依次輸送到多層級特征融合模塊(ML?FFM),從深層到淺層進行特征融合,增強淺層特征的語義信息;將融合后的特征圖輸入精細化特征增強模塊(RFEM),基于時空注意力機制消除位置沖突和冗余信息,優(yōu)化深層特征的細節(jié)和定位能力;將增強后的特征圖送入基于Transformer的預(yù)測頭進行檢測,完成無人機航拍圖像的目標分類和定位。本發(fā)明解決了無人機航拍圖像尺度變化大,以及小目標占比高且分布密集的問題,從而提高了無人機航拍圖像中目標檢測的精度。且方法中提出的模塊能顯著降低計算量,適用于無人機的實時檢測場景。

今年以來華能水電新獲得專利授權(quán)216個,較去年同期減少了41.14%。結(jié)合公司2025年中報財務(wù)數(shù)據(jù),今年上半年公司在研發(fā)方面投入了2315.05萬元,同比減63.56%。

通過天眼查大數(shù)據(jù)分析,華能瀾滄江水電股份有限公司共對外投資了16家企業(yè),參與招投標項目10844次;財產(chǎn)線索方面有商標信息30條,專利信息3922條,著作權(quán)信息312條;此外企業(yè)還擁有行政許可47個。

數(shù)據(jù)來源:天眼查APP

為證券之星據(jù)公開信息整理,由AI算法生成(網(wǎng)信算備310104345710301240019號),不構(gòu)成投資建議。

  

證券之星消息,根據(jù)天眼查APP數(shù)據(jù)顯示華能水電(600025)新獲得一項發(fā)明專利授權(quán),專利名為“基于特征融合與檢測頭協(xié)同優(yōu)化的無人機目標檢測方法”,專利申請?zhí)枮镃N202411599072.2,授權(quán)日為2025年10月17日。

專利摘要:本發(fā)明公開一種基于特征融合與檢測頭協(xié)同優(yōu)化的無人機目標檢測方法,利用由卷積模塊CBS和殘差模塊C2f堆疊的骨干網(wǎng)絡(luò)獲得多尺度的特征圖,將多種尺度的特征圖依次輸送到多層級特征融合模塊(ML?FFM),從深層到淺層進行特征融合,增強淺層特征的語義信息;將融合后的特征圖輸入精細化特征增強模塊(RFEM),基于時空注意力機制消除位置沖突和冗余信息,優(yōu)化深層特征的細節(jié)和定位能力;將增強后的特征圖送入基于Transformer的預(yù)測頭進行檢測,完成無人機航拍圖像的目標分類和定位。本發(fā)明解決了無人機航拍圖像尺度變化大,以及小目標占比高且分布密集的問題,從而提高了無人機航拍圖像中目標檢測的精度。且方法中提出的模塊能顯著降低計算量,適用于無人機的實時檢測場景。

今年以來華能水電新獲得專利授權(quán)216個,較去年同期減少了41.14%。結(jié)合公司2025年中報財務(wù)數(shù)據(jù),今年上半年公司在研發(fā)方面投入了2315.05萬元,同比減63.56%。

通過天眼查大數(shù)據(jù)分析,華能瀾滄江水電股份有限公司共對外投資了16家企業(yè),參與招投標項目10844次;財產(chǎn)線索方面有商標信息30條,專利信息3922條,著作權(quán)信息312條;此外企業(yè)還擁有行政許可47個。

數(shù)據(jù)來源:天眼查APP

為證券之星據(jù)公開信息整理,由AI算法生成(網(wǎng)信算備310104345710301240019號),不構(gòu)成投資建議。

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