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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于多层级知识蒸馏的遥感目标检测方法及装置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：CN120997489B 。

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：202511526388.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于多层级知识蒸馏的遥感目标检测方法及装置是由何龙飞;朱子聪;康健;陈鹏设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层级知识蒸馏的遥感目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感目标检测技术领域，尤其是指一种基于多层级知识蒸馏的遥感目标检测方法及装置，包括：将遥感图像分别输入教师模型和学生模型，提取多层级特征；以移位局部特征协同蒸馏模块对低层级特征进行蒸馏，利用局部空间特征建模增强学生模型对小目标的识别能力；以深层逐像素蒸馏模块对高层级特征进行逐像素蒸馏，提升分类能力；对教师网络和学生网络的角度预测进行生成对抗蒸馏，提升角度预测的精度；最后结合各项损失优化学生模型。本发明训练得到的学生模型显著提高了对遥感目标的预测精度，同时保持了较高的预测效率，适应遥感应用场景的实际需求。

本发明授权一种基于多层级知识蒸馏的遥感目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多层级知识蒸馏的遥感目标检测方法，其特征在于，包括： 将遥感图像分别输入完成训练的教师模型和学生模型，输出五个层级的教师特征和五个层级的学生特征； 将教师特征和学生特征中的低层级特征输入移位局部特征协同蒸馏模块，计算移位局部特征损失，包括： 将各个低层级特征分别裁剪为补丁级特征，根据补丁级特征计算各个低层级特征的第一空间特征； 将各个低层级特征分别移位后裁剪为移位补丁级特征，根据移位补丁级特征计算各个低层级特征的移位局部空间特征，再通过对移位局部空间特征反移位恢复位置后得到各个低层级特征的第二空间特征； 融合各个低层级特征的第一空间特征和第二空间特征，得到各个低层级特征的融合空间特征； 根据对应层级的教师融合空间特征和学生融合空间特征计算局部特征蒸馏损失； 将教师特征和学生特征中的高层级特征输入深层逐像素蒸馏模块，根据对应层级的教师特征和学生特征之间所有对应像素的距离计算逐像素蒸馏损失； 将教师特征和学生特征输入检测头，分别得到教师模型和学生模型对应的目标的预测分类、预测位置和预测角度； 以教师模型的预测角度作为真实角度，以学生模型的预测角度作为生成角度，计算生成对抗蒸馏损失； 以局部特征蒸馏损失、逐像素蒸馏损失、生成对抗蒸馏损失和监督损失构成的总损失训练学生模型； 将待检测的遥感图像输入完成训练的学生模型，得到目标的预测分类、预测位置和预测角度。

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