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龙图腾网获悉山东大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利演化和继承的高分辨率无人机图像显著性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：CN117690049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311826051.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权演化和继承的高分辨率无人机图像显著性目标检测方法是由丛润民;刘鸿羽;陈宇;张伟;仇梓峰;陈韬亦;王雅涵设计研发完成，并于2023-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本演化和继承的高分辨率无人机图像显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种演化和继承的高分辨率无人机图像显著性目标检测方法，属于图像处理技术领域。包括演化阶段和继承阶段，演化阶段通过监督层面和特征层面的演化机制，在低分辨率图像上实现细节保留、目标完整的显著性目标定位；继承阶段利用浅层高分辨率特征，以轻量级的方式补充和增强继承得到的特征，生成最终的高分辨率显著性预测；本发明实现了更高精度的高分辨率无人机图像显著性目标检测。

本发明授权演化和继承的高分辨率无人机图像显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种演化和继承的高分辨率无人机图像显著性目标检测方法，其特征在于，包括以下过程： 将高分辨率无人机图像进行下采样得到下采样图像，对下采样图像依次经多个编码层，每个编码层对应一个编码特征，根据任一层解码层输出的低分辨率显著图和解码特征进行特征演化，得到下一层解码层输出的解码特征； 根据任一层解码层输出的低分辨率显著图和解码特征进行特征演化，得到下一层解码层输出的解码特征，包括： 将任一层解码层输出的解码特征和前一层的编码特征进行融合，得到融合特征； ； 其中，代表低分辨率下第层的融合特征，代表低分辨率下第层的编码特征，代表低分辨率下第+1层的解码特征，表示上采样操作； 将融合特征与当前层的低分辨率显著图相乘后再与融合特征相加，得到前一层的解码层输出的解码特征； ； 其中，代表低分辨率下第层的解码特征，代表低分辨率下第层的融合特征，表示上采样操作，代表低分辨率下第+1层解码输出的显著图，； 将第一层编码层对应的第一编码特征以及第二层解码层对应的第二解码特征分别进行上采样，根据高分辨率无人机图像更新上采样后的第一编码特征，得到增强的高分辨率编码器特征，根据增强的高分辨率编码器特征以及上采样后的第二解码特征，得到最终的显著性目标检测结果。

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山东大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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