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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于定向椭圆和排名指导对齐损失的定向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：CN120339846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510771962.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于定向椭圆和排名指导对齐损失的定向目标检测方法是由郑钰辉;张轩豪;张国庆设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于定向椭圆和排名指导对齐损失的定向目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标检测与识别领域，公开一种基于定向椭圆和排名指导对齐损失的定向目标检测方法，先使用Transformer提取图像多尺度特征；然后通过查询向量与特征交互生成候选框，并引入多候选匹配机制提升正样本质量，接着利用KL散度计算椭圆定位损失，结合分类得分和角度一致性构建损失函数，引导模型聚焦高质量预测；最后引入动态角度调整因子以适应不同形状目标。本发明通过定向椭圆表示解决传统边界框角度不连续与模糊问题，在提升定位精度和方向感知能力的同时，增强了分类与定位的一致性，适用于遥感图像等多方向目标检测任务。

本发明授权一种基于定向椭圆和排名指导对齐损失的定向目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于定向椭圆和排名指导对齐损失的定向目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对于输入的图像，首先通过预训练好的主干网络进行特征提取，生成初始特征图； 所得初始特征图经过展平并嵌入位置编码后，输入Transformer模型，Transformer模型的编码器Encoder通过自注意力机制对全局上下文关系进行建模，使每个位置的特征动态聚合图像中所有其他位置的信息，最终得到一组包含全局上下文信息的图像Token表示； 步骤2、对于步骤1所得图像Token表示，首先在Transformer模型的解码器Decoder中，使用一组可学习的查询向量Query与编码器的输出特征进行交互，即通过交叉注意力机制聚焦于潜在的感兴趣区域，逐步解码出初步预测结果，初步预测结果包括初步的预测目标边界框以及初步分类得分和定位得分；再将预测目标边界框逆变换为定向椭圆目标边界框； 然后，对于不同层解码器Decoder的预测结果引入多候选匹配策略MCMS，使用参数来扩展真实边界框的数量，从而增强正样本覆盖范围，得到真实框； 最后，根据分类、定位和角度代价指标构建代价矩阵，并通过匈牙利匹配法完成预测框与真实框的一一匹配； 步骤3、对于步骤2所得分类得分和定位得分，分别计算分类损失和定位损失进行优化，具体方法为： 对于得到的分类得分和定位得分，向其中引入基于排名的动态权重，通过联合对齐损失对结果进行统一，得到最终的损失结果；同时，考虑不同纵横比目标对于角度的影响，使用动态调整因子进行调整，并计算相应的角度损失。

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