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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种遥感目标检测模型的训练方法及识别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：CN119625252B 。

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：202411615892.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种遥感目标检测模型的训练方法及识别方法是由王力;薛穗华设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感目标检测模型的训练方法及识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感目标检测模型的训练方法及识别方法，其中，该训练方法获取遥感分类训练集和遥感检测训练集；将遥感分类训练集输入至第一网络框架中进行预训练，得到预训练好的第一网络框架；将遥感检测训练集输入至预训练好的第一网络框架中进行遥感特征提取，得到融合特征集；将融合特征集输入至第二网络框架中进行遥感目标检测，得到目标检测信息；根据目标检测信息，对预训练好的第一网络框架和第二网络框架进行联合微调训练，得到训练好的遥感目标检测模型。该方法可以提高遥感目标检测模型在面对复杂遥感场景的鲁棒性，减少所需的计算资源，提高遥感目标检测的准确度和效率。本发明涉及目标检测技术领域。

本发明授权一种遥感目标检测模型的训练方法及识别方法在权利要求书中公布了：1.一种遥感目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取遥感分类训练集和遥感检测训练集； 将所述遥感分类训练集输入至第一网络框架中进行预训练，得到预训练好的第一网络框架； 将所述遥感检测训练集输入至所述预训练好的第一网络框架中进行遥感特征提取，得到融合特征集，所述融合特征集包括若干个不同空间深度的空间融合特征，每个所述空间融合特征用于记录对应的两个相邻特征尺度的遥感特征的特征信息； 将所述融合特征集输入至第二网络框架中进行遥感目标检测，得到目标检测信息； 根据所述目标检测信息，对所述预训练好的第一网络框架和所述第二网络框架进行联合微调训练，得到所述训练好的遥感目标检测模型； 所述第一网络框架包括若干个级联的状态空间融合单元，每个所述状态空间融合单元包括状态空间建模模块和空间融合模块，将输入特征输入至所述状态空间融合单元中进行空间特征提取及融合，得到中间分类融合特征，包括： 将所述输入特征输入至所述状态空间建模模块中进行状态空间建模，得到空间深度建模特征； 将所述空间深度建模特征输入至所述空间融合模块中进行相邻尺度特征融合，得到所述中间分类融合特征； 所述将所述输入特征输入至所述状态空间建模模块中进行状态空间建模，得到空间深度建模特征，包括： 对所述输入特征进行双分支线性归一化，得到第一中间特征和第二中间特征； 对所述第一中间特征进行多方向扫描，得到扫描特征集，所述扫描特征集包括若干个扫描特征，每个所述扫描特征对应的扫描方向不同； 对所述扫描特征集进行空间建模，得到若干个状态空间建模数据，每个所述状态空间建模数据对应一个所述扫描特征； 对所有所述状态空间建模数据进行逐元素相加，得到状态空间建模特征； 根据所述第二中间特征和所述输入特征，对所述状态空间建模特征进行逐元素相乘，得到所述空间深度建模特征。

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