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龙图腾网获悉成都工业学院;成都师范学院申请的专利一种尺度不平衡遥感影像目标检测方法、装置及设备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：CN120107555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510187279.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种尺度不平衡遥感影像目标检测方法、装置及设备是由李忠玉;景小平;孙睿;杨雅志设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种尺度不平衡遥感影像目标检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种尺度不平衡遥感影像目标检测方法、装置及设备。该方法包括：通过引入频率通道注意力网络的特征提取网络从遥感图像帧中提取目标；通过软式非极大值抑制Soft‑NMS算法消除冗余的边界框，其中，采用EIoU代替NMS中的IoU；采用EIoU损失作为回归损失函数确定预测边界框的位置。本发明实施例的技术方案可提高模型对多尺度目标特征的提取能力，缓解尺度不平衡问题。

本发明授权一种尺度不平衡遥感影像目标检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种尺度不平衡遥感影像目标检测方法，其特征在于，包括： 通过引入频率通道注意力网络的特征提取网络从遥感图像帧中提取目标； 通过软式非极大值抑制Soft-NMS算法消除冗余的边界框，其中，采用EIoU代替NMS中的IoU； 采用EIoU损失作为回归损失函数确定预测边界框的位置； 其中，在所述通过引入频率通道注意力网络的特征提取网络从遥感图像帧中提取目标之前，还包括： 将CSPDarknet53网络模块作为主干网络模块； 在SPPF模块与最后一层C3模块之间加入改进频率通道注意力模块构建特征提取网络； 在所述通过软式非极大值抑制Soft-NMS算法消除冗余的边界框之前，还包括： 在网络模型中引入Soft-NMS用于消除冗余的边界框； 采用EIoU代替NMS中的IoU，其中，EIoU表示为 ； 其中，cw和ch分别表示预测边界框和真实标注边界框的最小外接矩形的宽和高，b和bgt分别表示预测边界框和真实标注边界框的中心点坐标，w和wgt以及h和hgt分别表示预测边界框和真实标注边界框的宽高，ρ表示预测边界框和真实标注边界框中心点的欧式距离，bgt=xgt，ygt，b=x1，y1； 所述采用EIoU损失作为回归损失函数确定预测边界框的位置，包括： 采用EIOU损失作为定位回归损失函数时，定义如下式： ； 所述采用EIoU损失作为回归损失函数确定预测边界框的位置，包括： 采用预测边界框之间的EIoU大于阈值时，给予置信度分，其中，EIoU越大给予的置信度分越低，该置信度得分由下列公式得出： ； 其中，Nt是设置的EIoU阈值，bmax是某类中置信度分数最高的预测边界框，bi是第i个预测边界框，si是第i个预测边界框的置信度分数，σ是一个实验中设定的参数。

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