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龙图腾网获悉清华大学;清华大学深圳国际研究生院申请的专利基于内容感知下采样的多光谱遥感图像小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：CN118781322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202410787351.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于内容感知下采样的多光谱遥感图像小目标检测方法是由何友;张霖平;王学谦;刘瑜;李刚设计研发完成，并于2024-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内容感知下采样的多光谱遥感图像小目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于内容感知下采样的多光谱遥感图像小目标检测方法，包括：将RGB图像、红外图像输入目标检测模型中，输出检测结果，其中，输入图像在目标检测模型中的处理过程包括：通过RGB模态主干网络、红外模态主干网络分别提取RGB图像、红外图像的多尺度特征，其中，RGB模态主干网络、红外模态主干网络中集成有内容感知下采样模块，内容感知下采样模块用以替代主干网络中的下采样操作，下采样操作为步长大于1的卷积操作；通过融合瓶颈层，采用逐元素加法的方式融合多尺度特征，在融合时使融合的特征形成多尺度特征金字塔结构，得到融合后的特征；使用检测头基于融合特征进行检测，得到检测结果。采用上述方案的本发明能够准确提取小目标的空间特征，有效提升对于微小目标的检测性能。

本发明授权基于内容感知下采样的多光谱遥感图像小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于内容感知下采样的多光谱遥感图像小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将RGB图像、红外图像输入目标检测模型中，输出检测结果，其中，输入图像在所述目标检测模型中的处理过程包括： 通过RGB模态主干网络提取RGB图像的多尺度特征，并通过红外模态主干网络提取红外图像的多尺度特征，其中，所述RGB模态主干网络、所述红外模态主干网络中集成有内容感知下采样模块，所述内容感知下采样模块用以替代主干网络中的下采样操作，所述下采样操作为步长大于1的卷积操作； 通过融合瓶颈层，采用逐元素加法的方式融合来自RGB模态主干网络和红外模态主干网络的多尺度特征，在融合时使融合的特征形成多尺度特征金字塔结构，得到融合后的特征； 使用检测头基于融合后的特征进行检测，得到检测结果； 其中，将特征图输入内容感知下采样模块进行处理，包括： 对输入的特征图，通过步长为1的3×3卷积进行通道扩展，得到处理后的特征图； 对所述处理后的特征图，通过步长为1的3×3卷积进行内容压缩感知与权重预测，得到预测的权重代表特征； 对所述预测的权重代表特征进行重排序，获得输入特征图每个空间位置对应的内容感知重要性值； 对所述内容感知重要性值在空间维度上进行权重归一化，得到内容感知聚合权重； 使用所述内容感知聚合权重，对输入特征图中以参考点为中心的邻域特征做加权求和运算，聚合以参考点为中心的输入的特征图的邻域特征，得到精炼特征，其中，所述参考点通过遍历输入特征图的各个位置确定； 对所述精炼特征使用步长为2的3×3卷积，得到输出特征图。

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