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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利遥感小目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN121482379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610023413.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权遥感小目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由李岩山;祁箬;戴林蕙;秦钰松;杨朝磊设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本遥感小目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种遥感小目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入遥感目标检测模型中，得到待识别图像中的遥感检测目标；所述遥感目标检测模型包括超分辨率分支及目标检测分支；所述超分辨率分支与所述目标检测分支共用参数共享编码器；目标检测分支用于接收待识别图像并对所述待识别图像进行目标检测；超分辨率分支用于在所述遥感目标检测模型训练阶段与目标检测分支共同进行迭代训练，以调整目标检测分支的参数；输出目标检测结果。本发明实施例实现了能够有效共享超分辨率分支的特征参数，结构高效，对小目标区域能够准确聚焦，有效提高了目标检测的准确度。

本发明授权遥感小目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种遥感小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别图像； 将所述待识别图像输入遥感目标检测模型中，得到待识别图像中的遥感检测目标；所述遥感目标检测模型包括超分辨率分支及目标检测分支；所述超分辨率分支与所述目标检测分支共用参数共享编码器；所述目标检测分支用于接收所述待识别图像并对所述待识别图像进行目标检测；所述超分辨率分支用于在所述遥感目标检测模型训练阶段与所述目标检测分支共同进行迭代训练，以调整所述目标检测分支的参数；其中，采用Swin-T构建超分辨率分支与目标检测分支双任务的参数共享编码器；所述方法还包括：将训练图像输入参数共享编码器中，得到样本特征提取结果；将所述样本特征提取结果输入超分辨率解码器及图像重建模块，得到超高分辨率后的样本图像；将所述特征提取结果输入预训练后的目标检测分支中，分别得到样本目标框；根据所述超高分辨率后的样本图像及样本目标框，以及预设的多任务联合损失函数进行参数调整，并继续进行迭代训练，直至得到训练好的遥感目标检测模型； 所述将所述特征提取结果输入预训练后的目标检测分支中，分别得到样本目标框，包括：对所述参数共享编码器输出的多尺度的特征提取结果中的全局特征进行序列平均池化后广播扩展并与局部特征拼接，得到融合特征；将所述融合特征输入三层前馈网络中进行逐层降维，得到各个通道的显著性得分图；根据顶层特征图对应的显著性得分图生成初始显著性图，并向低层传递，得到跨尺度的显著性图；计算每一层特征图的目标位置的查询向量对应原始目标图像坐标；根据所述原始目标图像坐标以及真实边界框，计算所述查询向量的显著性得分；根据所述显著性得分，通过层次化过滤机制，对各层及各尺度的查询向量进行筛选，得到目标查询向量集合；根据所述目标查询向量集合进行注意力更新，并通过检测头生成最终的样本目标框； 输出目标检测结果。

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