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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于遥感图像逐像素处理的舰船小目标检测方法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：CN116758411B 。

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：202310504135.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于遥感图像逐像素处理的舰船小目标检测方法是由林海军;常健宁;张旭辉设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感图像逐像素处理的舰船小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像目标检测技术领域，特别是一种基于遥感图像逐像素处理的舰船小目标检测方法；该方法首先进行图像超分辨率重建及数据标注等工作；利用RegNet得到多尺度特征图；通过特征金字塔将多尺度特征图进行特征融合，得到多尺度特征信息；在特征图上对每个像素点进行采样，对每个像素点进行中心度分支预测和回归分类；对预测结果进行非极大值抑制来消除重复框；通过损失函数计算预测误差，并使用反向传播算法更新模型参数，得到舰船目标检测模型；本发明基于遥感图像逐像素处理的舰船小目标检测方法在特征提取基础上增加了反卷积层，有效解决了目标特征信息不足的问题，提升了小目标检测精度，通过逐像素预测的方式解决了检测模型冗余问题。

本发明授权一种基于遥感图像逐像素处理的舰船小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感图像逐像素处理的舰船小目标检测方法，其特征在于，包含如下步骤： 步骤a、使用基于生成对抗网络的图像切片增强算法，对获取的图像进行超分辨率重建处理； 步骤b、调整网络初始宽度和宽度乘数系数，让RegNet网络提取输入图像特征，得到不同层次的特征，加入反卷积操作，使模型检测小目标更准确； 步骤c、对所述不同层次特征，通过双向特征金字塔模块，使用自顶向下和自底向上路径进行特征融合，使用上下文细化模块的注意力机制，增强模型对区域内目标的关注程度； 步骤d、在特征图上对每个像素点进行采样预测，通过中心度分支由候选框内关键点坐标，判断该物体边界框位置信息，使用回归分支估计目标框的尺寸和位置，生成有关物体的边界框，通过一个多元分类器得到该区域内不同目标类别概率得分，设置阈值，得分低于阈值的目标类别视为背景，得分高于阈值的目标类别保留为预测结果； 步骤e、对边界框使用边界框偏移和缩放比例进行校正，之后使用非极大值抑制进行边界框去重，对边界框按照置信度从高到低进行排序，逐个选择置信度最高的边界框，将置信度最高的边界框与剩余所有的边界框进行交并比计算，得到精确的物体边界框； 步骤f、通过损失函数计算误差，并使用反向传播算法更新模型参数，得到任意方向舰船小目标检测模型； 步骤g、使用所述任意方向舰船小目标检测模型，对输入遥感图像进行检测。

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