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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于小波卷积序列网络的遥感影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：CN119625273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411770008.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于小波卷积序列网络的遥感影像目标检测方法是由卢孝强;施伟超;郑向涛设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波卷积序列网络的遥感影像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于小波卷积序列网络的遥感影像目标检测方法，将小波变换应用到遥感影像的目标检测模型的主干网络中，通过小波变换对于不同频率特征的提取能力，对同一目标提取不同维的属性特征；使用小波卷积序列模块和卷积序列融合模块以降低计算量。

本发明授权基于小波卷积序列网络的遥感影像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波卷积序列网络的遥感影像目标检测方法，其特征在于：将小波变换应用到遥感影像的目标检测模型的主干网络中，通过小波变换对于不同频率特征的提取能力，对同一目标提取不同维的属性特征；使用小波卷积序列模块和卷积序列融合模块以降低计算量； 对所述目标检测模型构建训练数据集、验证数据集及测试数据集的过程包括 以大小为[R1，R2，R3]比例对数据库中的所有图像使用双线性插值算法执行缩放操作，得到不同尺度大小的图像块； 以大小为Hc×Hc的矩形窗口及大小为O的重叠间隙，对数据库中含有标注目标的光学遥感图像进行切块，得到切割之后大小为Hc×Hc×3的数据块，且数据块之间的重叠像素为O； 将所有切割后的数据块按照大小为[R4，R5，R6]比例对切割好的图像块进行划分，划分为由N1个数据块组成的训练数据集T、N2个数据块组成的验证数据集V及N3个数据块组成的测试数据集U； 所述目标检测模型中，在不增加参数量并扩展感受野的情况下，通过融合小波卷积序列模块与卷积序列融合模块，构建小波卷积序列网络； 所述小波卷积序列模块包括两次小波卷积操作WTconv；所述小波卷积操作WTconv包括至少两个分支，其中第一分支仅对图像进行卷积操作，第二分支经离散小波变换得到四张图像，经过卷积操作及逆小波变换操作后与第一分支的图像进行元素相加；如分支数量超过2，则第n分支的处理过程与第二分支相同，n2，并与第n-1分支在第n-1分支的逆小波变换操作之前进行元素相加，所有分支的输出完成元素相加的操作后输出； 所述离散小波变换为Haar小波变换； 在小波卷积序列网络当中，对于给定图像X将其输入至一个小波卷积操作WTconv_1中后得到特征图F1，接着将特征图F1输入至另一小波卷积操作WTconv_2后得到特征图F2；将F1、F2输入到所述卷积序列融合模块中得到特征图S；再将特征图S与输入图像X相加得到最终特征图Y。

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