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龙图腾网获悉江苏海事职业技术学院;河海大学申请的专利基于改进YOLO深度学习的遥感影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：CN116824387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310407448.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于改进YOLO深度学习的遥感影像小目标检测方法是由张玲;朱光磊;贾玉坤;徐祺;薛朝辉设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLO深度学习的遥感影像小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLO深度学习的遥感影像小目标检测方法，在YOLOV3的深度学习网络框架之上，对卷积核做出改进，增大感受野用以区别目标和背景，采用逆残差结构构建特征提取模块LKGBottleneck，并采用CSPNet构建LKGNet的主干网络，最后引入GIou损失函数增强网络对边界的敏感性，实现遥感影像的小目标检测；此外在改进后的LKGNet网络之上，进一步引入双重注意力模块，利用通道注意力对重要通道加权，利用空间注意力抑制背景噪声，并在原有的特征金字塔网络结构上作出改进，引入加权双向特征金字塔。本发明在计算成本、小目标检测精度、全类平均精度和对噪声的鲁棒性方面，都有非常突出的表现。

本发明授权基于改进YOLO深度学习的遥感影像小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLO深度学习的遥感影像小目标检测方法，其特征在于，所述遥感影像小目标检测方法包括以下步骤： S1，对原始YOLOv3网络进行改进，生成LKGNet-YOLO网络；所述LKGNet-YOLO网络包括Ghostmodule模块、LKGBottleneck模块、FPN模块和检测器； 所述LKGBottleneck模块包括依次连接的第一卷积层、第一LKGCSP层、第二卷积层、第二LKGCSP层、第三卷积层、第三LKGCSP层、第四卷积层、第四LKGCSP层；其中，第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层的卷积核均为2*2，步长均为2，由Conv层、BatchNormalization层和SiLU层依次连接组成； 所述FPN模块包括第五LKGCSP层、第六LKGCSP层和第七LKGCSP层，第五LKGCSP层和第六LKGCSP层之间、第六LKGCSP层和第七LKGCSP层之间均依次连接有conv层、上采样层和连接层，且第四LKGCSP层的输出端与第五LKGCSP层的输入端连接，第三LKGCSP层的输出端与第六LKGCSP层的输入端连接，第二LKGCSP层的输出端与第七LKGCSP层的输入端连接；第五LKGCSP层、第六LKGCSP层和第七LKGCSP层的输出端分别通过一个conv层与检测器连接； 所述第一LKGCSP层、第二LKGCSP层、第三LKGCSP层、第四LKGCSP层、第五LKGCSP层、第六LKGCSP层和第七LKGCSP层的block数量分别为3、3、9、3、3、3和3，均包括依次连接的两个7*7卷积层和一个1*1卷积层，先通过两个7*7卷积层将输入图像的低维特征映射到高维空间进行卷积提取，再通过1*1卷积层降维输出； S2，对数据集中的遥感图像进行预处理，以增强数据集，数据集中的遥感图像中平均包含多个小目标对象； S3，将预处理后的数据导入改进后的YOLOv3网络，对改进后的YOLOv3网络进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏海事职业技术学院;河海大学，其通讯地址为：211112 江苏省南京市江宁区格致路309号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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