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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法、系统、设备及介质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：CN116385896B 。

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：202310271703.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法、系统、设备及介质是由纪建;杨勇;曾璞;罗迈;徐贺凯;康宇翰;苗启广设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法、系统、设备及介质，方法为：输入图像进入特征提取网络，获得多尺度融合特征图，放入可旋转区域候选网络，定义新的旋转目标检测方法和自定义损失函数，选出包含目标的候选区域图，对其进行分类预测和边界框回归，得到检测结果；系统、设备及介质，用于实现一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法；本发明通过提供一种端到端的目标检测网络，将多尺度注意力模块MAM与融合级联注意力模块FCAM结合，在新的旋转框表示方法上，优化并改进模型的损失函数；具有减少背景噪声对检测结果的影响，增强小目标特征信息，改善正负样本不均衡，提升模型平均检测精度，提高光学遥感目标检测性能的特点。

本发明授权一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：输入图像进入特征提取网络，获得通道注意力机制与多尺度融合的多尺度融合特征图； 步骤2：将经过步骤1得到的通道注意力机制与多尺度融合的多尺度融合特征图，放入可旋转的区域候选网络中，针对候选网络定义新的旋转目标的检测方法和自定义损失函数，通过区域候选网络选取出包含目标的候选区域图； 所述步骤2中可旋转的区域候选网络的设计过程为： 步骤2.1：根据经过特征提取网络的多尺度融合特征图，连接1×1卷积，使得多尺度融合特征图的通道数由256转变为64，即H×W×256—H×W×64，得到通道数减少的特征图； 步骤2.2：根据经过步骤2.1得到通道数减少的特征图，采用滑窗的方式遍历每个像素点，在每个像素点上，以像素点为中心，按照预设的五种比例的水平锚框，生成候选的区域框图，后进行筛选，得到区域框图； 在每个空间位置上的所有层级的特征中设置了五种比例的水平锚框，即{3:1,2:1,1:1,1:2,1:3}，对于每个不同位置的锚框，输出x,w,h,Δα,Δβ6个回归参数来表示一个有向的锚框； 所述步骤2.2获得区域框图的表示方法为： 区域框图的表示方法即是中心点加偏移量的表示方法，该方法的坐标表示公式为： 其中，x,y为锚框的中心点坐标，w,h分别为该有向锚框的外接水平矩形锚框的宽和高，Δα和Δβ分别表示有向锚框的顶边及右边的顶点，距离外接水平矩形锚框顶边及右边中点的偏移量，该值可正可负；x1,y1、x2,y2、x3,y3与x4,y4为有向边界框四个顶点的坐标； 步骤3：将经过步骤2得到的候选区域图进行分类预测和边界框回归，得到基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测结果。

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