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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利细粒度辅助的可见光遥感图像飞机目标检测方法及设备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：CN115661643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211290434.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权细粒度辅助的可见光遥感图像飞机目标检测方法及设备是由杨文;曾岚馨;郭浩文;张瑞祥设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本细粒度辅助的可见光遥感图像飞机目标检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种细粒度辅助的可见光遥感图像飞机目标检测方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤7。本发明能够有效利用飞机目标的细粒度属性来辅助分类，并且在GF‑RarePlanes数据集上得到的预训练模型具有良好的泛化能力，能够有效提高飞机目标检测精度。

本发明授权细粒度辅助的可见光遥感图像飞机目标检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种细粒度辅助的可见光遥感图像飞机目标检测方法，其特征在于，包括：步骤1，构建一个GF-RarePlanes联合数据集，对GF数据集和RarePlanes数据集统一标注格式，即令RarePlanes数据集中的每一个飞机样本都具有和GF数据集中一致的旋转矩形框标注；步骤2，对GF数据集和RarePlanes数据集进行重新分类，即从RarePlanes数据集中的十一种飞机目标的细粒度属性中选择5种属性，并对5种属性下的子属性进行合并，将属性进行组合后令GF数据集和RarePlanes数据集中的飞机样本划分至对应的属性组合中；步骤3，生成联合数据集标注文件，将合并后的GF数据集和RarePlanes数据集的标注文件统一为.json格式，将两个数据集的标注内容提取出来，一张图片对应一个.txt文件；接着将.txt文件转换为.xml文件，该过程将旋转矩形框标注的四个顶点转换为倾斜文本矩形框的格式；最后将.xml文件转换为.json文件，由此完成GF-RarePlanes联合数据集的构建工作；步骤4，在GF-RarePlanes联合数据集上进行预训练，其中特征提取器为G·，得到预训练模型Mp；步骤5，利用步骤4得到的预训练模型Mp，在GF数据集上进行微调，其中特征提取器为G·，得到微调后的模型Mf；步骤6，对步骤5得到的模型Mf在GF数据集上进行测试，得到测试结果，即每一类别的平均精度和所有类别的平均精度均值；步骤7，为了验证步骤4得到的预训练模型的泛化能力和该细粒度属性辅助的飞机目标检测方法的有效性，在FAIR1M数据集上进行验证，得到每一类别的平均精度和所有类别的平均精度均值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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