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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统和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：CN119672437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411822976.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统和设备是由王璇;王傲然;宋永超;阎维青;徐金东;赵金东设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体为基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统和设备，为解决现有技术中遥感图像目标检测结果准确度低的问题，本发明首先将待检遥感图像的不同深度特征进行低级语义信息聚合处理后再进行交叉的低级语义注入处理，接着经高级语义信息聚合处理后进行交叉的高级语义注入处理，得到低级目标聚合特征、中级目标聚合特征和高级目标聚合特征；随后将低级目标聚合特征、中级目标聚合特征和高级目标聚合特征经线性映射和全连接处理，将小目标从背景中分离出来，最后经边界框回归、边界框分类识别和非极大值抑制处理，得到准确度高的目标检测结果。

本发明授权基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括如下操作： S1、待检遥感图像经图像增强处理，得到遥感增强图像；遥感增强图像分别经一次、二次、三次和四次的小目标特征提取处理，得到浅层遥感特征、中层遥感特征、中深层遥感特征和深层遥感特征； 小目标特征提取处理的操作具体为：输入经下采样和卷积处理，得到卷积特征；卷积特征分别经结构特征提取和多尺度纹理增强后，进行拼接，得到输出； S2、浅层遥感特征、中层遥感特征、中深层遥感特征和深层遥感特征经低级语义信息聚合处理，得到第一语义聚合特征；深层遥感特征经通道维度降低处理，得到深层语义特征；深层语义特征与中深层遥感特征、中层遥感特征、第一语义聚合特征经低级语义注入处理，得到第一低级注入特征；第一低级注入特征与中层遥感特征、浅层遥感特征和第一语义聚合特征经低级语义注入处理，得到第二低级注入特征； 第一低级注入特征、第二低级注入特征和深层语义特征经高级语义信息聚合处理，得到第二语义聚合特征；第二低级注入特征经通道维度降低处理，得到低级目标聚合特征；第二语义聚合特征与第一低级注入特征、第二低级注入特征经高级语义注入处理，得到中级目标聚合特征；第二语义聚合特征与中级目标聚合特征、深层语义特征经高级语义注入处理，得到高级目标聚合特征； S3、低级目标聚合特征、中级目标聚合特征和高级目标聚合特征经线性映射和全连接处理后，依次进行边界框回归、边界框分类识别和非极大值抑制处理，得到目标检测结果。

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