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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改进Orientedrcnn的旋转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：CN115272846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210827268.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于改进Orientedrcnn的旋转目标检测方法是由王友伟;郭颖;邵香迎;鲍正位;王季宇设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Orientedrcnn的旋转目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及旋转图像目标检测技术领域，具体是一种基于改进Orientedrcnn的旋转目标检测方法，包括以下步骤：输入图像；图像预处理：将每张图片调整到固定尺寸，对固定尺寸图片进行归一化处理，并划分为训练集、验证集、测试集；输入网络模型进行训练：将训练集输入到改进的Orientedrcnn模型进行训练；输入测试集，输出检测结果；本发明使用了不同于现有技术中的六参数法来定义旋转锚框，并且使用不同的极化函数分别提取分类任务与定位任务所需的不同特征，此外引入SPP模块实现局部特征与全局特征之间的融合，能够克服分类和回归之间所需特征的不一致性带来的检测干扰，有效提取不同任务所需的不同特征，可以更准确地对遥感图像目标进行分类和定位。

本发明授权一种基于改进Orientedrcnn的旋转目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Orientedrcnn的旋转目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、输入图像：选择标注文件包含方向信息的遥感图像数据集作为输入图像，对输入图像进行随机翻转、填充； 步骤2、图像预处理：将每张图片调整到固定的1024×1024尺寸；对固定尺寸图片进行归一化处理，并按5:2:3划分为训练集、验证集、测试集； 步骤3、输入网络模型进行训练：将步骤2的训练集输入到改进的Orientedrcnn模型进行训练，具体操作包括： 步骤3.1、将训练集输入到主干网络ResNet50进行特征提取，得到不同尺寸的特征C2-C5； 步骤3.2、将提取的特征输入SPP-FPN模块进行特征融合得到featuremap； 步骤3.3、将featuremap输入到旋转建议区域生成模块orientedRPN，经过编码和解码，输出建议区域proposals，旋转建议区域生成模块orientedRPN具体操作包括：步骤3.2输出特征图经过卷积通道数变为6A，A表示每个锚点处生成的锚框个数，6表示需要6个参数来定义一个旋转锚框，6个参数为x,y,w,h,Δα,Δβ，其中x,y表示生成的水平锚框中心点坐标，w,h表示生成的水平锚框的宽和高，Δα,Δβ表示旋转锚框两个相邻顶点与水平锚框相邻两条边中点之间的偏移量； 步骤3.4、将步骤3.2得到的featuremap和步骤3.3得到的proposals输入到改进的检测头模块PAM-head，进行最后的分类和定位操作，输出遥感目标识别和定位结果； 步骤4、输入测试集，输出检测结果：利用训练好的改进Orientedrcnn模型对遥感图像进行检测，得到由旋转框框出目标的结果图像； 其中，步骤3中训练改进的Orientedrcnn模型操作包括：将训练集输入到主干网络ResNet50进行特征提取，得到不同尺寸的特征C2-C5；将提取的特征输入SPP-FPN模块进行特征融合得到featuremap，其中，SPP-FPN模块将主干网络最深层输出C5经过SPP模块得到M5。

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