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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遥感图像轻量化网络快速检测方法、装置及介质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：CN116403110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310306130.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种遥感图像轻量化网络快速检测方法、装置及介质是由程勇;王伟;张文杰;王军;渠海峰;钱坤;何佳信;杨玲设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感图像轻量化网络快速检测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感图像轻量化网络快速检测方法、装置及介质，所述方法包括获取遥感图像；输入遥感图像至预先训练过的轻量化目标检测网络中，获取检测结果；其中：所述轻量化目标检测网络中设有Mobilenetv3tiny网络和改进后的加强特征提取网络PAFPN，所述改进后的加强特征提取网络PAFPN中设有Ghost模块，本发明设计了一种轻量化的Mobilenetv3tiny网络，可减少模型参数量、提高检测速度，通过在改进后的加强特征提取网络PAFPN中引入Ghost模块，在保证检测精度的前提下，降低网络的复杂性，易于部署至移动设备。

本发明授权一种遥感图像轻量化网络快速检测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像轻量化网络快速检测方法，其特征在于，包括： 获取遥感图像； 输入遥感图像至预先训练过的轻量化目标检测网络中，获取检测结果； 其中：所述轻量化目标检测网络中设有Mobilenetv3tiny网络和改进后的加强特征提取网络PAFPN，所述改进后的加强特征提取网络PAFPN中设有Ghost模块； 所述Mobilenetv3tiny网络包括Focus聚焦层和Dark特征提取层，所述Dark特征提取层中设有基于残差结构的bottleneck，用于进行特征提取，所述Focus聚焦层用于对输入的图片进行切片操作； 所述改进后的加强特征提取网络PAFPN还包括特征层P和拼接层； 在获取遥感图像后，使用Mosaic和Mixup进行数据增强； 所述轻量化目标检测网络的预训练方法，包括： 使用COCO图像识别数据集训练轻量化目标检测网络； 记录训练过程中轻量化目标检测网络对验证集图像识别的正确率，据此判断训练过程是否收敛，记录收敛后网络的权重作为轻量化目标检测网络的权重； 所述轻量化目标检测网络的训练方法，包括： 使用遥感图像NWPUVHR-10数据集训练轻量化目标检测网络； 记录训练过程中轻量化目标检测网络对验证集目标检测的精度，并据此判断训练过程是否收敛，记录收敛后网络的权重作为初始的轻量化目标检测网络的权重； 重复训练使得检测网络收敛，所得网络权重为最终的轻量化目标检测网络权重。

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