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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种基于特征融合的遥感图像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：CN115346136B 。

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：202211003255.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法是由周旗开;牛福;张伟;王进;甄曙辉;杨瑞峰;侯珽;程旺迟;李睿智;高妍设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法，包括：获取光学遥感图像信息；利用遥感目标检测模型对所述光学遥感图像信息进行定位识别处理，得到输出特征图信息集合；所述输出特征图信息集合包括若干个输出特征图信息；对所述输出特征图信息集合进行后处理，得到目标图像检测信息集合。所述遥感目标检测模型由输入至输出方向依次包括输入端、主干特征提取网络、特征融合网络和输出端。本发明在主干特征提取网络和特征融合网络中将上下文转换模块融入，其通过分组卷积的操作构建了更适合于计算机视觉的计算单元，提取到了输入特征变量的静态和动态的上下文信息，同时构建了新的损失函数，优化了模型的遥感目标检测能力。

本发明授权一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取光学遥感图像信息；所述光学遥感图像信息包括若干张光学遥感图像； 利用遥感目标检测模型对所述光学遥感图像信息进行定位识别处理，得到输出特征图信息集合；所述输出特征图信息集合包括若干个输出特征图信息； 对所述输出特征图信息集合进行后处理，得到目标图像检测信息集合；所述目标图像检测信息集合包括若干个目标图像检测信息； 所述遥感目标检测模型由输入至输出方向依次包括输入端、主干特征提取网络、特征融合网络和输出端； 所述的主干特征提取网络包括下采样模块、特征提取模块、残差模块、空间金字塔池化模块；主干特征提取网络用于提取光学遥感图像信息的特征； 所述的下采样模块用于将预处理后的光学遥感图像信息在图像的纵向和横向分别进行间隔切片操作，得到离散切片信息，再对离散切片信息进行拼接，最后对拼接后的信息进行卷积，得到第一映射特征； 所述的特征提取模块用于对第一映射特征依次进行二维卷积、归一化和激活层操作，得到第二映射特征； 所述的残差模块包括若干个经典残差结构，残差模块用于对其输入的第二映射特征进行卷积层操作，将经过卷积层操作后得到值与第二映射特征原始值进行相加操作，得到第三映射特征，从而实现在不增加输出深度的同时完成残差特征传递； 所述的空间金字塔池化模块用于对第三映射特征进行若干种不同尺寸的最大池化操作，然后将最大池化操作的结果进行拼接操作，得到光学遥感图像的图像特征； 所述的特征融合网络，包括特征金字塔结构和路径聚合网络结构，用于实现光学遥感图像的不同层级的图像特征的融合； 所述的特征金字塔结构，由输入至输出端，依次包括上下文转换模块、特征提取模块和上采样模块；由上下文转换模块输出的特征经过特征提取模块，再经过上采样模块后，得到第四映射特征，将第四映射特征与主干特征提取网络中残差模块输出的第三映射特征进行拼接，得到第五映射特征，将第五映射特征作为特征金字塔结构的输出；所述的路径聚合网络结构，由输入至输出端，依次包括输入模块、残差模块、特征提取模块和上下文转换模块，输入模块接收特征金字塔结构所输出的第五映射特征，再使其分别通过残差模块和特征提取模块，得到第六映射特征，将第六映射特征与特征金字塔结构中的特征提取模块的输出进行拼接，得到第七映射特征，将第七映射特征依次经过残差模块和特征提取模块后，得到的特征与特征金字塔结构的特征提取模块的输出进行拼接后，得到的拼接特征再经过上下文转换模块，得到输出特征图信息集合； 所述方法包括： 输入端用于接收所获取的光学遥感图像信息并对其进行预处理； 预处理是对所获取的光学遥感图像信息采用数据增强方法进行处理，再采用自适应图片缩放方法对所有光学遥感图像的尺寸进行统一。

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