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龙图腾网获悉成都工业职业技术学院申请的专利一种基于Seg-Yolo模型的非合作无人机突发频点检测方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120543893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510456449.7，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于Seg-Yolo模型的非合作无人机突发频点检测方法及设备是由曾蜜艺;曹勇;陈爱平;王能;郑丹阳设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Seg-Yolo模型的非合作无人机突发频点检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及信号检测领域，特别是一种基于Seg‑Yolo模型的非合作无人机突发频点检测方法及设备。本发明提出的Seg‑Yolo模型，完全不需要非合作无人机信号的先验序列，也不需要对具体序列进行预测，能够直接实现时频图中连续的、非连续的、重叠的、非重叠的信号频点检测。本发明通过预处理、图像降噪以及Seg‑Yolo模型，降低需要处理的图像体积并简化深度学习网络规模，能够在降低训练时长、提高训练效率的基础上，精确锁定每个频点的中心频点，提高基于繁杂跳频信号中提取信号的精度及可靠性。

本发明授权一种基于Seg-Yolo模型的非合作无人机突发频点检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于Seg-Yolo模型的非合作无人机突发频点检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取待检测数据，并进行预处理，输出时频图； S2：对所述时频图进行去噪和二值化处理，输出二值化时频图； S3：将所述二值化时频图输入到预构筑的Seg-Yolo模型； S4：所述Seg-Yolo模型输出突发频点检测结果； 其中，所述Seg-Yolo模型由若干yolo块构成，其预构筑包括以下步骤： a：建立Seg-Yolo数据集； b：构建Seg-Yolo初始模型； c：将所述Seg-Yolo数据集通过S1的预处理以及S2的去噪和二值化处理，输出训练集； d：通过所述训练集对Seg-Yolo初始模型进行模型训练，待模型收敛后输出Seg-Yolo模型； 其中，所述yolo块的数量为3，包括横向时间轴yolo块、纵向频域轴yolo块以及综合yolo块； 所述横向时间轴yolo块，用于专项预测时域及区间； 所述纵向频域轴yolo块，用于专项预测频域及区间； 所述综合yolo块，用于综合预测时域和频域； 每个所述yolo块的组成包括依次连接的主干网络、颈部网络、头部网络以及预测网络； 所述主干网络包括9个1通道的残差网络层； 所述颈部网络包括一个卷积层以及3个池化层； 所述头部网络包括6个卷积核为3×3、通道数为1的卷积层； 所述预测网络包括3个类别预测网络以及3个位置预测网络； 所述Seg-Yolo模型的损失函数的表达式为： ， ， 其中，为损失函数初始值，为第i个yolo块的置信度，为第i个yolo块的常规损失函数，为位置信息损失函数，t、f、w、h为yolo块的综合位置参数，Lt为时间轴信息损失函数，Lf为频率轴信息损失函数； 所述位置信息损失函数中综合位置参数的表达式为： ， ， ， ， 其中，分别为综合yolo块输出的时域中心点、频域中心点、时域长度以及频域带宽；分别为横向时间轴yolo块输出的时域中心点以及时域长度；分别为纵向频率轴yolo块输出的频域中心点以及频域带宽； 所述时间轴信息损失函数以及频率轴信息损失函数的表达式为： 时间轴信息损失函数： ， ， 频率轴信息损失函数： ， ， 其中，X为综合yolo块的输入数据，为横向时间轴yolo块输出的输入数据，为纵向频率轴yolo块的输入数据，和为第i个和第j个输入数据。

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