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龙图腾网获悉苏州盖德光电科技有限公司申请的专利基于特征融合的高分辨率遥感影像道路车辆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：CN121033683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511578151.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于特征融合的高分辨率遥感影像道路车辆检测方法是由伍凌帆;胡浩锦;周莎莎;王伟良;徐平设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合的高分辨率遥感影像道路车辆检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于特征融合的高分辨率遥感影像道路车辆检测方法，本发明在YOLOv11中添加倒残差自注意力模块和双向多尺度特征融合模块；倒残差自注意力模块中利用倒置残差结构，结合深度可分离卷积进行空间特征提取，同时利用多头注意力机制进行特征增强；双向多尺度特征融合模块中，利用自适应金字塔使自主发现最优特征降采样率；自适应金字塔的输出特征经可微分门控单元控制跨层信息传递；利用双特征提取单元对特征进行空间信息和通道信息的提取与融合。本发明提出的检测方法在多个公开数据集上取得了优异的性能，特别是在小目标和遮挡目标检测方面表现出色，具有较高的实际应用价值。

本发明授权基于特征融合的高分辨率遥感影像道路车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的高分辨率遥感影像道路车辆检测方法，其特征在于，包括： S1：获得道路车辆图像数据集，并对所述道路车辆图像数据集进行预处理，得到训练集； S2：基于YOLOv11网络构建道路车辆检测网络，其中，在所述YOLOv11的主干网络中添加倒残差自注意力模块和双向多尺度特征融合模块；在所述YOLOv11的颈部网络中添加所述倒残差自注意力模块； 所述倒残差自注意力模块中利用倒置残差结构，结合深度可分离卷积进行空间特征提取，同时利用多头注意力机制进行特征增强； 所述双向多尺度特征融合模块中，利用自适应金字塔使所述网络在训练中自主发现最优特征降采样率；所述自适应金字塔的输出特征经可微分门控单元控制跨层信息传递；利用双特征提取单元对所述可微分门控单元的输出特征分别进行空间信息和通道信息的提取，并将两种信息进行融合，得到输出特征； S3：利用步骤S1得到的训练集对步骤S2构建的道路车辆检测网络进行训练，得到道路车辆检测模型； S4：将待检测的道路车辆图像输入步骤S3得到的道路车辆检测模型中，预测得到道路车辆检测结果。

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