中国科学院半导体研究所崔梦华获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院半导体研究所申请的专利遥感目标检测方法、装置、计算设备及介质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：CN116342567B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310341017.2，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权遥感目标检测方法、装置、计算设备及介质是由崔梦华;陈刚;龚国良;鲁华祥设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本遥感目标检测方法、装置、计算设备及介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种遥感目标检测方法及装置，涉及计算机视觉领域，该方法包括：通过初始目标检测网络获得所述样本的样本预测信息；利用样本预测信息获得所述初始目标检测网络的网络损失；利用网络损失进行网络训练，获得目标检测网络；将所述检测目标的图像输入所述目标检测网络获得所述检测目标的检测结果。本公开使用了基于无锚机制的分支通信方式有效改善了网络对小目标的漏检现象，加快网络的收敛速度，提高了检测精度。
本发明授权遥感目标检测方法、装置、计算设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种遥感目标检测方法，其特征在于，包括： 基于检测目标的样本的二维高斯分布模型，通过初始目标检测网络获得所述样本的样本预测信息； 利用所述样本预测信息获得所述初始目标检测网络的网络损失； 利用所述网络损失对所述初始目标检测网络进行网络训练，获得目标检测网络； 将所述检测目标的图像输入所述目标检测网络获得所述检测目标的检测结果； 所述初始目标检测网络包括特征提取网络、定位分支网络、类别分支网络和边界框尺寸回归网络，所述样本预测信息包括样本定位热力图、样本类别预测信息以及样本边界框预测信息，所述基于检测目标的样本的二维高斯分布模型，通过初始目标检测网络获得所述样本的样本预测信息包括： 基于所述二维高斯分布模型，利用所述特征提取网络进行特征提取，获得所述样本的浅层特征图； 根据所述浅层特征图利用所述定位分支网络获得感受野递减的样本定位热力图； 根据所述浅层特征图和所述样本定位热力图利用所述类别分支网络获得样本类别预测信息； 根据所述浅层特征图和所述样本定位热力图利用所述边界框尺寸回归网络进行特征融合获得样本边界框预测信息。
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