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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于增强感受野的光学遥感图像显著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：CN116052005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310154291.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于增强感受野的光学遥感图像显著目标检测方法是由郑建炜;全玥芊;王逸彬;郑航设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强感受野的光学遥感图像显著目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强感受野的光学遥感图像显著目标检测方法，首先使用Res2Net对待预测光学遥感图像进行特征提取，提取五种尺度的编码特征；然后将提取到的编码特征分别输入分叉跳跃连接模块，输出感受野增强的特征，再将感受野增强的特征分别输入分散集成模块，进一步丰富纹理信息，输出细化后特征；最后将细化后特征分别输入解码器，输出最终预测结果。本发明利用分叉跳跃连接模块扩展感受野，从而使模型更好地适应被检测物体的不同大小、形状和数量。采用的分散集成模块包含了跨尺度融合和注意机制，通过三层级联结构指导特征的学习，使得输出的特征获得更丰富的上下文信息和纹理信息。本发明明显提高了显著目标检测的准确性。

本发明授权一种基于增强感受野的光学遥感图像显著目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强感受野的光学遥感图像显著目标检测方法，其特征在于，所述基于增强感受野的光学遥感图像显著目标检测方法，通过构建的检测模型进行光学遥感图像显著目标检测，包括： 使用Res2Net对待预测光学遥感图像进行特征提取，提取五种尺度的编码特征； 将提取到的编码特征分别输入分叉跳跃连接模块，输出感受野增强的特征； 将感受野增强的特征分别输入分散集成模块，进一步丰富纹理信息，输出细化后特征； 将细化后特征分别输入解码器，输出最终预测结果； 其中，所述分叉跳跃连接模块，执行如下操作： 通过一层卷积，压缩编码特征的通道数； 将压缩通道后的特征输入三层连续的卷积层中，提取到第一层特征、第二层特征和第三层特征； 将三层连续的卷积层中第一层和第二层的输出分别进行扩张率为1和2的扩张卷积操作，得到特征和； 将三层连续的卷积层中的第三层特征和扩张卷积操作后的特征，进行通道连接操作，得到具有丰富上下文信息的特征； 通过空间全局最大池和元素级乘法操作捕获特征的空间注意信息； 将特征与其空间注意信息进行元素级加法操作，减少冗余的信息，并获得感受野增强的特征； 所述分散集成模块，执行如下操作： 分别采用最大池化和1×1卷积层对感受野增强的特征进行下采样操作，得到三个不同的特征，，； 通过通道全局最大池和通道级乘法操作捕获特征的通道注意信息； 采用空间全局最大池和元素级乘法操作捕获通道注意信息的空间注意信息； 将空间注意信息进行上采样操作，并与特征进行通道连接操作，得到特征； 采用通道全局最大池和通道级乘法操作捕获特征的通道注意信息，并采用空间全局最大池化和元素级乘法操作捕获通道注意信息的空间注意信息； 将空间注意信息进行上采样操作，并与特征进行通道连接操作，得到特征； 采用通道全局最大池和通道级乘法操作捕获特征的通道注意信息，并采用采用空间全局最大池和元素级乘法操作捕获通道注意信息的空间注意信息，得到细化后的特征。

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