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龙图腾网获悉北华航天工业学院申请的专利无人机遥感多光谱影像的车辆实时检测方法、检测系统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：CN115984210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211692414.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权无人机遥感多光谱影像的车辆实时检测方法、检测系统是由张文豪;范江霞;余涛;钟林汕;刘其悦设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机遥感多光谱影像的车辆实时检测方法、检测系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别技术领域，公开了无人机遥感多光谱影像的车辆实时检测方法、检测系统。获取多波段影像并进行分割，得到多个分割子影像，将多个分割子影像进行超分辨率重建并获取重建后影像，将重建后影像的车辆目标进行人为标注，获得车辆数据集；将获得的车辆数据集划分为训练组和测试组；将所述训练组输入初始YOLOV5图像识别模型中进行训练，得到目标YOLOV5图像识别模型。本发明对初始锚框参数进行修正，使其适应无人机遥感多光谱影像中车辆目标的尺寸大小；在主干网络中增加轻量级注意力机制网络，提升车辆目标的有用特征，并抑制其无关特征；在检测网络中，使用WBF算法，改善了计数不准确的情况。

本发明授权无人机遥感多光谱影像的车辆实时检测方法、检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超分辨率重建的无人机遥感多光谱影像的车辆实时检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、获取多波段影像并进行分割，得到多个分割子影像，将多个分割子影像进行超分辨率重建并获取重建后影像，将重建后影像的车辆目标进行标注，获得车辆数据集； S2、将获得的车辆数据集划分为训练组和测试组； S3、将所述训练组输入到初始YOLOV5图像识别模型中进行训练，得到目标YOLOV5图像识别模型； S4、将所述测试组输入到所述目标YOLOV5图像识别模型中，测试所述目标YOLOV5图像识别模型对目标车辆的识别能力，进行车辆的实时检测； 在步骤S1中，将多个分割子影像进行超分辨率重建并获取重建后影像，具体包括如下步骤： S1-1，使用两个3×3的卷积层，对所述分割子影像进行浅层特征提取，得到浅层特征图； S1-2，对所述浅层特征图进行分割后重新组合，得到深层特征图； S1-3，将所述浅层特征图和所述深层特征图进行特征聚合，得到聚合特征图； S1-4，采用3×3的反卷积层对所述聚合特征图进行上采样，采用3×3×64和3×3×1的卷积核对所述聚合特征图进行深度映射，得到重建后影像； 在步骤S3中，将所述训练组输入到初始YOLOV5图像识别模型中进行训练，得到目标YOLOV5图像识别模型，包括如下步骤： S3-1，利用K-means算法计算所述训练组中若干重建后影像人工标注锚框的长宽比，对所述初始YOLOV5图像识别模型中的锚框参数进行修正，得到锚框参数修正后的YOLOV5图像识别模型； S3-2，将所述训练组输入锚框参数修正后的YOLOV5图像识别模型中，对锚框参数修正后的YOLOV5图像识别模型进行训练，提取所述训练组中若干重建后影像的各车辆目标特征信息并进行融合； S3-3，根据融合的特征信息在各车辆目标上标注锚框，通过与人工标注的锚框进行对比，计算人工标注锚框与模型标注锚框之间的差距，再反向更新，迭代网络参数，得到目标YOLOV5图像识别模型。

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