买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于RFTZN神经动力学模型的遥感图像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：CN121600413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610120001.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于RFTZN神经动力学模型的遥感图像目标检测方法是由宋致远;肖秀春;王观承;刘晓静;何惠婷设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RFTZN神经动力学模型的遥感图像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RFTZN神经动力学模型的遥感图像目标检测方法，属于遥感图像目标检测技术领域，包括：基于待检测遥感图像及检测目标特征，将遥感图像的目标检测任务构建为CEM优化问题，并将其转化为等价的线性矩阵方程；构建RFTZN神经动力学模型；基于RFTZN神经动力学模型，构建求解器，并对线性矩阵方程求解得到线性滤波器；将线性滤波器应用于待遥感图像中，提取检测目标。本发明通过创新引入反馈调节机制和动态自适应尺度因子来构建RFTZN神经动力学模型，使其在求解速度和抗噪声干扰能力上远超传统模型，高效求解目标检测过程的动态优化问题。

本发明授权一种基于RFTZN神经动力学模型的遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RFTZN神经动力学模型的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、基于待检测遥感图像及检测目标特征，将遥感图像的目标检测任务构建为CEM优化问题，并将其转化为等价的线性矩阵方程； S200、构建RFTZN神经动力学模型； S300、基于RFTZN神经动力学模型，构建求解器，并对线性矩阵方程求解得到线性滤波器； S400、将线性滤波器应用于待遥感图像中，提取检测目标； 所述S200中，所述RFTZN神经动力学模型为误差演化动态方程，通过动态演化加速求解线性矩阵方程的线性滤波器对应的误差函数从任意初始值收敛到0，其表示为： 式中，表示随时间演化的线性滤波器对应误差函数，表示动态自适应尺度因子，表示复数域有限时间激活函数，表示时间积分变量，表示对应的动态自适应制度因子，表示对应的误差函数，表示用于控制直接误差通道收敛速度的增益系数，表示用于控制积分反馈通道调节力度的增益系数，表示调节反切函数变化斜率的动态因子参数，表示提供基础增益偏置的动态因子参数，表示以为自变量的反余切函数，表示影响控制律强度的幅度缩放参数，表示指数项指数，表示幂次项指数，表示函数中的实数部分； 所述S300中，将随时间演化的线性滤波器对应误差函数的导数与RFTZN神经动力学模型联立，得到随时间演化的线性滤波器导数的动力学方程，作为线性矩阵方程的求解器，其表示为： 。

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广东海洋大学，其通讯地址为：524088 广东省湛江市麻章区海大路1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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。