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龍圖騰網(wǎng)獲悉北方工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115578611B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211111288.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品是由畢福昆;孫宇;后興海;徐盛野;裘宇嬋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，目標(biāo)檢測(cè)方法應(yīng)用于包括特征提取模塊、三維注意力模塊及特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，目標(biāo)檢測(cè)系方法包括：對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行裁剪得到包含目標(biāo)圖像，將所述包含目標(biāo)圖像輸入所述特征提取模塊得到所述包含目標(biāo)圖像的第一圖像特征；將所述第一圖像特征對(duì)應(yīng)的各層特征輸入所述三維注意力模塊，得到第二圖像特征；將所述第二圖像特征對(duì)應(yīng)的各層特征輸入所述特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度融合，得到第三圖像特征；根據(jù)所述第三圖像特征確定所述待檢測(cè)圖像的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)包含特征提取模塊、三維注意力模塊及特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，提高了遙感目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述目標(biāo)檢測(cè)方法應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，所述目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)包括特征提取模塊、三維注意力模塊、特征金字塔網(wǎng)絡(luò)及遞歸融合模塊；所述目標(biāo)檢測(cè)方法包括： 對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行裁剪得到包含目標(biāo)圖像，將所述包含目標(biāo)圖像輸入所述特征提取模塊得到所述包含目標(biāo)圖像的第一圖像特征； 將所述第一圖像特征對(duì)應(yīng)的各層特征輸入所述三維注意力模塊，得到第二圖像特征； 將所述第二圖像特征對(duì)應(yīng)的各層特征輸入所述特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度融合，得到第三圖像特征； 根據(jù)所述第三圖像特征確定所述待檢測(cè)圖像的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果； 所述根據(jù)所述第三圖像特征確定所述待檢測(cè)圖像的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果的步驟包括： 將所述第三圖像特征對(duì)應(yīng)的第一次融合特征和第二次融合特征輸入所述遞歸融合模塊； 將所述第二次融合特征依次通過(guò)第一卷積和激活函數(shù)運(yùn)算，生成注意力圖； 根據(jù)所述注意力圖計(jì)算所述第一次融合特征和所述第二次融合特征的加權(quán)和，根據(jù)所述加權(quán)和確定所述待檢測(cè)圖像的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果； 所述將所述第一圖像特征對(duì)應(yīng)的各層特征輸入所述三維注意力模塊，得到第二圖像特征的步驟包括： 確定所述第一圖像特征對(duì)應(yīng)的各層特征的單個(gè)通道中的目標(biāo)神經(jīng)元和其他神經(jīng)元； 根據(jù)所述目標(biāo)神經(jīng)元和所述其他神經(jīng)元確定所述目標(biāo)神經(jīng)元的重要度； 根據(jù)所述重要度、所述激活函數(shù)運(yùn)算以及同或運(yùn)算，得到第二圖像特征。

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