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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于改进YOLOv8s的高分辨率遥感图像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：CN120032266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510100422.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于改进YOLOv8s的高分辨率遥感图像目标检测方法是由刘明皓;陈灿设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv8s的高分辨率遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLOv8s的高分辨率遥感图像目标检测方法，属于遥感图像及目标检测领域。首先，获取高分卫星光学遥感地图数据，并对数据进行预处理；将预处理后的数据输入改进YOLOv8s模型的骨干网络进行特征提取，其中，通过若干个基于PConv和DSConv的C2f‑PD模块进行多尺度特征提取；将多尺度特征输入改进模型的颈部网络进行特征融合，其中，采用基于空间注意力的双输入单输出的增强融合模块加强高低层特征之间的融合程度；将融合特征输入改进模型的头部网络进行目标检测，其中，采用基于PConv的轻量化检测头进行目标检测。本发明能够提升检测精度，降低计算量，且性能优异。

本发明授权基于改进YOLOv8s的高分辨率遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8s的高分辨率遥感图像目标检测方法，其特征在于：所述方法基于改进YOLOv8s模型执行以下步骤： S1、获取高分卫星光学遥感地图数据，并对数据进行预处理； S2、将预处理后的数据输入改进YOLOv8s模型的骨干网络进行特征提取，其中，通过若干个基于PConv和DSConv的C2f-PD模块进行多尺度特征提取； S3、将多尺度特征输入改进YOLOv8s模型的颈部网络进行特征融合，其中，采用基于空间注意力的双输入单输出的增强融合模块加强高低层特征之间的融合程度； 在步骤S3中，在YOLOv8s模型的颈部网络中，采用增强融合模块替换小目标前的Concat操作，其处理过程为： 首先检查输入的特征图和的通道数、是否一致，如果一致则直接拼接，即： 其中是拼接后的特征图； 如果不一致，则通过1×1卷积来调整的通道数从而匹配，即确保两个特征图在维度上的兼容性，再进行通道上的拼接，即： 拼接之后的特征图经过空间分组增强模块处理： 其中，表示空间分组增强模块； 接着，将经过增强的特征图拆分成分别与最初输入特征图的通道数相对应的两部分： 式中，表示在通道维度上的分割函数； 然后，将拆分后的特征图与最初的特征图进行相乘，得到进一步强化的特征图，该过程中的相乘操作引入了非线性因素；最后，将第一个原始特征图与第二个强化后的特征图相加，同时将第二个原始特征图与第一个强化后的特征图相加，再将它们拼接起来，得到整合后的增强特征： 其中表示逐元素相乘，Concat表示在通道维度上的拼接； S4、将融合特征输入改进YOLOv8s模型的头部网络进行目标检测，其中，采用基于PConv的轻量化检测头进行目标检测。

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