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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于通道注意力与多尺度特征融合的轻量级遥感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：CN115457395B 。

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：202211155626.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于通道注意力与多尺度特征融合的轻量级遥感目标检测方法是由魏新池;郑钰辉设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通道注意力与多尺度特征融合的轻量级遥感目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于通道注意力与多尺度特征融合的轻量级遥感目标检测方法，包括：获取遥感数据；将遥感数据中的图片输入训练好的遥感目标检测模型；根据模型的输出，确定遥感目标检测结果；模型的构建训练方法包括：获取数据集，使用Kmeans聚类算法对数据集作聚类处理，获得一组锚框；构建主干网络提取特征图；在主干网络后构建快速空间金字塔池化结构进行特征融合；构建三层的加强特征提取网络BiFPN，融合浅层特征图的空间信息与深层特征图的语义信息；在BiFPN后构建通道注意力模块ECA；在ECA后构建三个预测输出头，进行预测；利用数据集及锚框训练并评估模型。网络参数少计算量小，提高了检测精度的同时满足了实时性。

本发明授权基于通道注意力与多尺度特征融合的轻量级遥感目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于通道注意力与多尺度特征融合的轻量级遥感目标检测方法，其特征在于，包括： 获取遥感数据，其中所述遥感数据包括至少一张图片； 将遥感数据中的图片输入训练好的遥感目标检测模型； 根据遥感目标检测模型的输出，确定遥感目标检测结果； 其中所述遥感目标检测模型的构建训练方法包括： 步骤1：获取数据集； 步骤2：使用Kmeans聚类算法对数据集作聚类处理，获得一组锚框； 步骤3：构建主干网络经过特征提取得到特征图； 步骤4：在主干网络后构建快速空间金字塔池化结构SPPF进行特征融合得到融合特征图； 步骤5：在快速空间金字塔池化结构SPPF后构建三层的加强特征提取网络BiFPN，融合浅层特征图的空间信息与深层特征图的语义信息，减少信息丢失； 步骤6：在加强特征提取网络BiFPN后构建三个通道注意力模块ECA，使网络更加关注目标的细节信息，提高检测精度； 步骤7：在每个通道注意力模块ECA后构建一个预测输出头，对输出的特征进行预测； 步骤8：利用所述数据集及锚框对遥感目标检测模型进行训练并评估，利用最佳模型进行测试，得到训练好的遥感目标检测模型。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：224002 江苏省盐城市盐南高新区新河街道文港南路105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”。