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龙图腾网获悉中山大学·深圳;中山大学申请的专利一种遥感影像目标检测识别方法、装置、设备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：CN114120138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202111286355.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种遥感影像目标检测识别方法、装置、设备及介质是由蔡杜荣;张鹏设计研发完成，并于2021-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像目标检测识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感影像目标检测识别方法、装置、设备及介质，方法包括：根据模型训练要求的标签格式，对数据集中的检测目标进行标注信息的提取；根据组合的数据增强方法，对提取标志信息后的数据集进行数据扩充，得到目标数据；对初始YOLOv5模型的检测头进行改进处理，得到目标YOLOv5模型；根据所述目标数据对所述目标YOLOv5模型进行训练，得到检测模型；根据所述检测模型对待识别影像进行检测，得到检测识别结果。本发明能够对具有任意角度的遥感影像的目标检测识别，获得较高的检测精度与较快的检测速度，并巧妙地避开了大的计算开销，实用性高，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权一种遥感影像目标检测识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像目标检测识别方法，其特征在于，包括： 根据模型训练要求的标签格式，对数据集中的检测目标进行标注信息的提取，包括： 获取遥感影像以及对应的原标注信息； 基于斜率的标签格式转换算法，将所述的原标注信息的格式转换至目标格式，所述原标注信息格式为四角横坐标和四角纵坐标的组合； 对标签数据转换结果按8:1:1比例，将数据集切分训练集、验证集、测试集三部分； 根据组合的数据增强方法，对提取标志信息后的数据集进行数据扩充，得到目标数据，所述提取标志信息后的数据集的格式为重心横坐标、重心纵坐标、宽度信息、长度信息以及方向斜率的组合； 对初始YOLOv5模型的检测头进行改进处理，得到目标YOLOv5模型； 根据所述目标数据对所述目标YOLOv5模型进行训练，得到检测模型； 根据所述检测模型对待识别影像进行检测，得到检测识别结果； 所述对初始YOLOv5模型的检测头进行改进处理，得到目标YOLOv5模型，包括： 对初始YOLOv5模型的检测头进行改进； 根据改进后的所述检测头预测目标角度；其中，所述目标角度包括90个类别； 将CSPDarknet53网络的多尺度输出结果后嵌入空间通道注意力机制网络； 根据预设权重，在所述初始YOLOv5模型的原损失函数中加入角度分类损失，得到目标YOLOv5模型的损失函数； 所述基于斜率的标签格式转换算法，将所述的原标注信息的格式转换至目标格式，包括： 根据所述四角横坐标和所述四角纵坐标计算旋转框的四条边的斜率； 根据所述斜率计算对边斜率差异； 判断其中一个对边斜率差异与另一个对边斜率差异的大小，将小的对边斜率差异中的两个斜率的平均值作为方向斜率； 基于所述方向斜率计算倾斜角度； 基于旋转框一条边的长度与对边长度二者的平均值计算宽度信息和长度信息； 计算所述四角横坐标和所述四角纵坐标的平均值得到重心横坐标与重心纵坐标。

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