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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利一种基于YOLOv4的轻量级遥感图像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：CN117115673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311012932.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于YOLOv4的轻量级遥感图像检测方法是由马利;何铜;袁冲冲;毛艳梅设计研发完成，并于2023-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv4的轻量级遥感图像检测方法在说明书摘要公布了：一种基于YOLOv4的轻量级遥感图像检测算法GSC‑YOLO，以YOLOv4网络为基本模型，构建改进的网络模型GSC‑YOLO；采用Ghostnet作为GSC‑YOLO的特征提取网络，用Ghost卷积替换加强特征提取网络和预测头的普通卷积，提高检测速度；引入SA‑A注意力机制，使模型关注重要信息，提升检测精度；使用信心传播集群算法CP‑Cluster对预测框处理，提升遥感目标辨识度。处理后的DOTA数据集输入到GSC‑YOLO模型中，进行迭代训练。使用测试集样本输入训练好的GSC‑YOLO模型中，输出结果。本发明能够保证检测精度、提升检测速度、降低模型复杂度，实现对遥感图像的快速精确检测。

本发明授权一种基于YOLOv4的轻量级遥感图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv4的轻量级遥感图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取遥感图像的数据集； 步骤2：以YOLOv4网络为基本模型，构造GSC-YOLO模型； 2.1：采用Ghostnet作为特征提取网络提取图像的原始特征，并使用Ghost卷积替换除特征提取网络外的所有普通卷积； 首先将输入图片大小调整为608×608×3送入Ghostnet； 其次，取出经过第三、四、五个残差块后的特征图，送入加强特征提取网络中，特征图尺寸分别为76×76×40、38×38×112、19×19×160； 最后，采用Ghost卷积替换掉加强特征提取网络和预测头的所有普通卷积； Ghost卷积首先利用普通卷积进行通道压缩生成不含冗余信息的特征图A，将A经过特征映射和简单的卷积运算生成最终的特征图B； 采用传统卷积和Ghost卷积参数量比为： 公式中分子为传统卷积，分母为Ghost卷积；n，c分别为输入和输出特征图通道数；k为卷积核大小；d为廉价运算的卷积核大小；s为变换次数；其中c＞＞s；d的大小与k的大小基本相同，由公式可得出Ghost模块较传统卷积显著减少参数量； 2.2：在加强特征提取网络中使用SPP结构，在不同尺度上进行池化操作；使用PANet将来自骨干网络的不同尺度的特征图进行特征融合； 2.3：在检测头部引入SA-A注意力机制； 2.4：采用CP-Cluster代替基于NMS的方法对预测框进行后处理； 步骤3：将处理后的DOTA数据集输入到GSC-YOLO网络模型中，进行迭代训练，直至网络收敛； 步骤4：使用测试集样本输入训练好的GSC-YOLO网络模型中，输出结果，并查看检测到的遥感图像效果图。

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