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龙图腾网获悉北京京航计算通讯研究所;北京航空航天大学申请的专利一种优化特征提取的遥感图像弱监督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：CN116957051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310910682.9，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权一种优化特征提取的遥感图像弱监督目标检测方法是由马静;郝创博;张依漪;王磊设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种优化特征提取的遥感图像弱监督目标检测方法在说明书摘要公布了：提供了一种优化特征提取的遥感图像弱监督目标检测方法，包括以下步骤：S1:获取遥感图像弱监督目标检测数据集，其中所有图像的标签为图像级标签；S2:用带有图像级标签的所述遥感图像弱监督目标检测数据集训练图像多分类的模型，用于提供弱监督目标检测模型的预训练权重参数；S3:构建遥感图像特征精炼模块，集成到弱监督目标检测模型中；S4:使用S2步骤得到的预训练权重参数初始化弱监督目标检测模型的主干网络的参数，并训练所述弱监督目标检测模型；S5:将待检测图像提供给训练好的弱监督目标检测模型，所述若训练好的弱监督目标检测模型输出对待检测图像的目标检测结果。

本发明授权一种优化特征提取的遥感图像弱监督目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种优化特征提取的遥感图像弱监督目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:获取遥感图像弱监督目标检测数据集，其中所有图像的标签为图像级标签； S2:用带有图像级标签的所述遥感图像弱监督目标检测数据集训练图像多分类的模型，用于提供弱监督目标检测模型的预训练权重参数； S3:构建遥感图像特征精炼模块，集成到弱监督目标检测模型中；集成后的弱监督目标检测模型结构包括主干网络、遥感图像特征精炼模块、候选区域处理模块与检测头；其中遥感图像特征精炼模块包括通道层级注意力模块和空间层级注意力模块，所述主干网络对输入图像提取图像特征，生成特征图，将特征图送入所述遥感图像特征精炼模块优化特征提取，并在优化后的特征图上进行后续的处理和预测操作；其中主干网络采用与所述图像多分类的模型相同的网络结构；候选区域处理模块对预提取候选框的特征进行规范化，得到固定长度的特征向量，并提供给所述检测头；检测头将固定长度的特征向量分别送入分类预测和回归预测两个分支，输出最终预测的目标实例的位置、大小和类别信息；其中分类预测分支使用输出维度为类别数的全连接层实现，每个维度分别代表各个类别的预测概率，回归预测分支使用输出维度为4的全连接层实现，4个维度为x,y,w,h,分别对应于预测的x、y坐标及宽和高w,h参数； S4:使用S2步骤得到的预训练权重参数初始化弱监督目标检测模型的主干网络的参数，并利用遥感图像特征精炼模块对所述主干网络输出的特征图改进特征提取，并训练所述弱监督目标检测模型； S5:将待检测图像提供给训练好的弱监督目标检测模型，所述训练好的弱监督目标检测模型输出对待检测图像的目标检测结果。

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