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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船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：CN115223056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210848740.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测方法是由周黎鸣;李亚辉;饶晓晗;杨文成;左宪禹;乔保军;葛强;刘扬设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测方法，包括：构建基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测网络；所述舰船目标检测网络包含带有混合倒置残差块的CSPDarknet53以进行特征提取、带有多尺寸特征增强功能的PANet以进行特征融合、YOLOHead网络部分以进行船舰目标检测；基于光学遥感图像舰船目标检测数据进行舰船目标检测网络训练，得到基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测模型；将光学遥感图像输入得到的舰船目标检测模型中，基于舰船目标检测模型进行光学遥感图像舰船目标检测。本发明方法相比于基线网络取得了更好的效果，满足实时性检测的要求。

本发明授权基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测网络；所述舰船目标检测网络包含带有混合倒置残差块的CSPDarknet53以进行特征提取、带有多尺寸特征增强功能的PANet以进行特征融合、YOLOHead网络部分以进行船舰目标检测； 所述步骤1包括： 使用混合倒置残差块来代替CSPDarknet53的第五个CSP模块中的残差块； 对PANet网络结构进行改进： 对于低层特征图、即CSPDarknet53中第三个CSP模块输出的特征图，引入多分支结构，每个分支包含相同的输入，使用3×3卷积和扩展率为1的空洞卷积进行特征提取，各个分支提取的特征信息融合之后和输入特征图相加； 对于中层特征图、即CSPDarknet53中第四个CSP模块输出的特征图，使用标准卷积和空洞卷积相结合来提取特征，在保留多分支结构的基础上，使用空洞卷积来提升感受野，捕获更大范围的特征信息； 在CSPDarknet53的第五个CSP模块和PANet之间还设置有SPP模块用于对输入光学遥感图像的尺寸进行调整； 步骤2：基于光学遥感图像舰船目标检测数据进行舰船目标检测网络训练，得到基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测模型； 步骤3：将光学遥感图像输入得到的舰船目标检测模型中，基于舰船目标检测模型进行光学遥感图像舰船目标检测。

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