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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种面向旋转小目标检测的多因素融合学习策略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：CN117315227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311198140.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种面向旋转小目标检测的多因素融合学习策略是由夏召强;令狐克睿;王晨;党思航;蒋晓悦;冯晓毅设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向旋转小目标检测的多因素融合学习策略在说明书摘要公布了：针对旋转小目标检测模型学习过程中对目标角度进行优化时会出现的边界问题，本发明提出一种多因素融合的旋转交并比Multi‑factorFusionofRotatedIoU，MFRIoU学习策略。在综合考虑重叠率因素、中心点距离、边框形状因素、边框面积因素的情况下为网络提供正确的优化方向。本发明的形状惩罚项加快了预测框形状和真实框形状的拟合，边框面积惩罚项降低了面积差对应的信息差而造成的损失，使得旋转小目标的检测模型精度更高、速度更快、误差更低。

本发明授权一种面向旋转小目标检测的多因素融合学习策略在权利要求书中公布了：1.一种面向航拍图像的旋转小目标检测方法，其特征在于：该方法的学习策略包括形状参数惩罚项、面积参数惩罚项与MFRIoU学习策略； 1形状参数惩罚项 形状参数惩罚项的主要作用是在训练后期加快预测框形状和真实框形状的拟合，前期的形状参数惩罚项只基于长宽比优化，无法反映w和wgt、h和hgt的真实关系，且网络优化过程中长边和短边不能同增同减的矛盾会导致网络后期的优化非常困难；提出新的形状参数惩罚项，采用欧氏距离的方式直接优化长短边参数，具体公式如下： 其中β使网络在不同的训练时期可以有不同的优化重点；u表示边框形状参数惩罚因子，用于度量预测框和真实框之间各形状参数的参差；a是一个常数12，是对u数值的平衡，防止损失值过大导致训练不稳定；wgt、hgt表示真实框的长边和短边；w、h表示预测框的长边和短边；wc、hc表示能同时覆盖预测框和真实框的最小外接旋转矩形框的长边和短边； 2面积参数惩罚项 当只考虑重叠率惩罚项、中心点距离惩罚项和形状参数惩罚项时，这样会出现不同的面积差有相同的旋转交并比损失；但不同的面积差应该包含的优化策略不同，在面积差相近的时候，要选择尽可能包含了更多信息的大预测框；而在面积差相差较大时，应该选择较小面积的那个预测框，因为面积过大的情况下无法确定其是否只包含一个目标并且可能具有很多无用的信息； 提出面积惩罚项Larea，面积参数惩罚项以面积差为基础，在面积差较小时增长缓慢，较大时增长迅速，最后趋于稳定；Sigmoid函数不仅符合上述变化趋势，还具有[0,1]间的值域，且不会对原损失函数取值造成太大影响，选择它作为面积差的基本函数；由于要对正负面积差进行区分，再对Sigmoid函数进行适当的变换； 取在定义域[0,4]中体现完整的Sigmoidx-2曲线当作正面积差的计算，那么Sigmoid-x-2曲线代表负面积差的变化；因为负面积差的变化趋势应该比正面差的变化趋势抖一点，即在面积变化不大时，都应该偏向较大的预测框取，所以可以用Sigmoid-2x-2体现正负面积差之间变化趋势的差异；在负面积差时用Sigmoid-2x-2，正面积差时用Sigmoidx-2；面积参数惩罚项Larea的具体公式如下： Larea＝1-RIoU×s2 其中s作为面积差调节系数乘上1-RIoU项保留了原有表达的物理含义，达到适当微调的作用，其在两框不相交时不起作用；k表示正负面积差的不同系数；DoA表示归一化的面积差；area和areagt分别表示预测框面积和真实框面积； 3MFRIoU学习策略 设计的多因素融合的损失函数MFRIoU由四部分组成：重叠率惩罚项、中心点距离惩罚项、形状参数惩罚项、旋转角度惩罚项；重叠率惩罚项损失项： Loverlap＝LRIOU＝1-RIoU6其中RIoU表示预测旋转框和真实旋转框之间的面积交并比； 中心点距离惩罚项： 其中ρb,bgt代表预测框与真实框中心点之间的欧氏距离；c表示能同时覆盖两框的最小外接旋转矩形框的对角线长度； 最终损失函数MFROIoU损失的完整公式如下： 利用公式8中的损失函数，利用反向传播算法学习模型的参数。

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