买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉天津市海河管理中心申请的专利一种基于无人机的水面垃圾识别方法及系统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：CN120708103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510789621.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于无人机的水面垃圾识别方法及系统是由赵燕飞设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的水面垃圾识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为一种基于无人机的水面垃圾识别方法及系统，包括以下步骤：采集包含目标信息的无人机水面垃圾图像，并对垃圾进行标注，构建无人机水面垃圾图像数据集；构建LTM‑YOLO11检测模型，在主干层的SPPF模块和颈部层的C2PSA模块之间添加大尺度卷积核LSK注意力机制；同时在颈部层第二列的每个C3K2模块后均添加交互式三重注意力机制，三个交互式三重注意力机制的输出连接头部层的多频带自适应膨胀卷积模块MADC；所述MADC的输出经过三个检测头获得目标检测结果；利用无人机水面垃圾图像数据集训练检测模型，检测无人机水面垃圾。解决无人机水面垃圾检测无法同时满足检测的精度和网络模型的轻量化等问题。

本发明授权一种基于无人机的水面垃圾识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的水面垃圾识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤： 1采集包含目标信息的无人机水面垃圾图像，并对垃圾进行标注，构建无人机水面垃圾图像数据集； 2构建LTM-YOLO11检测模型； 所述LTM-YOLO11检测模型以YOLO11基准模型为基础，在主干层的SPPF模块和颈部层的C2PSA模块之间添加大尺度卷积核LSK注意力机制；同时在颈部层第二列的每个C3K2模块后均添加交互式三重注意力机制，三个交互式三重注意力机制的输出连接头部层的多频带自适应膨胀卷积模块MADC；所述MADC的输出经过三个检测头获得目标检测结果； 所述多频带自适应膨胀卷积模块MADC的具体过程为：将输入特征进行分解成高、中、低三个频带，通过控制卷积核采样间隔对不同大小膨胀率进行学习；在高频带区域采用膨胀率为1的小膨胀率卷积在相邻像素间进行卷积，在中频带区域采用膨胀率为2的中膨胀率卷积进行处理，在低频带区域采用膨胀率为4的大膨胀率卷积进行处理；高、中、低频带的卷积输出通过加权融合，获得MADC的输出； 所述的大尺度卷积核LSK注意力机制融合大卷积核与可分离卷积，在LSK注意力机制中，LSK注意力机制通过大核获取上下文特征信息，将二维卷积分解为两个一维卷积操作； 所述交互式三重注意力机制，在没有任何信息瓶颈的情况下，通过不同的旋转和排列操作能有效提取特征图中跨维度特征，采用三种不同结构获取特征数据的跨维度交互计算注意力权重；三种不同结构的分支分别负责获取空间维度H或W与通道维度C之间的交互特征； 所述交互式三重注意力机制的具体过程是： 通道、高度、宽度三个维度之间相互交互输入分别经过三个分支进行处理，在第一分支中分别经过Z池化操作、一个大小为的卷积层、Sigmoid函数、旋转操作获得第一分支的输出；在第二分支中分别经过Z池化操作、一个大小为的卷积层、Sigmoid函数、旋转操作获得第二分支的输出；在第三分支中分别经过Z池化操作、一个大小为的卷积层、Sigmoid函数获得第三分支的输出；三个分支的输出再经平均聚合操作后获得交互式三重注意力机制的输出； 3模型训练并检测； 将步骤1中的无人机水面垃圾图像数据集划分为训练集、预测集和验证集，用于LTM-YOLO11检测模型进行训练，获得训练好的LTM-YOLO11检测模型；以训练好的LTM-YOLO11检测模型检测无人机水面垃圾，输出识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津市海河管理中心，其通讯地址为：300141 天津市河北区堤头大街115号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。