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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于遥感图像特征提取的旋转舰船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：CN116630808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310632807.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于遥感图像特征提取的旋转舰船检测方法是由李妍;黄若飞;张军;杨召云;张旭鹏;王仪诺;张程;张智铭设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感图像特征提取的旋转舰船检测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于遥感图像特征提取的旋转船舰检测方法，首先获取遥感图像并进行归一化处理；然后，构建由特征提取、特征融合和预测三部分网络组成的检测模型；特征提取网络以ResNet网络为基本框架，利用可变形空洞卷积替代ResNet网络各个瓶颈层中卷积核大小为3×3的卷积；特征融合网络包括两个深度监督特征金字塔，每个深度监督特征金字塔均包括自下而上的下采样分支和自上而下的上采样分支，同时在深度监督特征金字塔中嵌入了自注意力模块；预测网络包括RPN网络、RoIPooling层和基于相交圆的检测头。该方法能更好地提取旋转船舰的特征，不受旋转角度的影响，深度监督特征金字塔解决了船舰尺度不一以及图像背景噪声的影响。

本发明授权基于遥感图像特征提取的旋转舰船检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感图像特征提取的旋转船舰检测方法，其特征在于，该方法包括以下内容： 获取遥感图像，对遥感图像进行归一化处理； 构建检测模型；检测模型包括特征提取、特征融合和预测三部分网络，特征提取网络以ResNet网络为基本框架，利用可变形空洞卷积替代ResNet网络各个瓶颈层中卷积核大小为3×3的卷积，将归一化的遥感图像输入到特征提取网络中进行特征提取； 可变形空洞卷积分别对输入特征图进行可变形卷积、空洞卷积和平均池化，平均池化得到的特征图经过卷积操作将特征权重分为两部分，两部分特征权重分别与可变形卷积和空洞卷积得到的特征图相乘，相乘得到的特征图再经过相加，得到可变形空洞卷积的输出； 特征融合网络包括两个深度监督特征金字塔，每个深度监督特征金字塔均包括自下而上的下采样分支和自上而下的上采样分支，第一个深度监督特征金字塔上采样分支的输入为特征提取网络得到的多尺度特征图；第一个深度监督特征金字塔下采样分支得到的各个特征图分别经过自注意力模块得到特征注意力图，各个特征注意力图分别与第一个深度监督特征金字塔上采样分支同层级的特征图相乘得到的特征图作为第二个深度监督特征金字塔下采样分支的输入；第一个深度监督特征金字塔上采样分支得到的各个特征图分别经过自注意力模块得到特征注意力图，各个特征注意力图分别与第二个深度监督特征金字塔下采样分支同层级的特征图相乘得到的特征图作为第二个深度监督特征金字塔上采样分支的输入； 预测网络包括RPN网络、RoIPooling层和基于相交圆的检测头；特征融合网络输出的四个多尺度特征图输入到RPN网络中生成候选框，将特征融合网络输出的四个多尺度特征图和每个特征图对应的候选框输入到RoIPooling层中进行特征映射，生成特征向量；再将特征向量输入到基于相交圆的检测头中进行回归预测，得到旋转船舰的分类信息和位置信息； 所述基于相交圆的检测头包括并行的全连接检测头和卷积检测头，全连接检测头由两个串行的全连接层组成，用于分类预测；卷积检测头由两个串行的卷积层组成，用于回归预测。

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