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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于定向橢圓和排名指導對齊損失的定向目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120339846B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510771962.5，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于定向橢圓和排名指導對齊損失的定向目標檢測方法是由鄭鈺輝;張軒豪;張國慶設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于定向橢圓和排名指導對齊損失的定向目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于目標檢測與識別領域，公開一種基于定向橢圓和排名指導對齊損失的定向目標檢測方法，先使用Transformer提取圖像多尺度特征；然后通過查詢向量與特征交互生成候選框，并引入多候選匹配機制提升正樣本質量，接著利用KL散度計算橢圓定位損失，結合分類得分和角度一致性構建損失函數，引導模型聚焦高質量預測；最后引入動態角度調整因子以適應不同形狀目標。本發明通過定向橢圓表示解決傳統邊界框角度不連續與模糊問題，在提升定位精度和方向感知能力的同時，增強了分類與定位的一致性，適用于遙感圖像等多方向目標檢測任務。

本發明授權一種基于定向橢圓和排名指導對齊損失的定向目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于定向橢圓和排名指導對齊損失的定向目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、對于輸入的圖像，首先通過預訓練好的主干網絡進行特征提取，生成初始特征圖； 所得初始特征圖經過展平并嵌入位置編碼后，輸入Transformer模型，Transformer模型的編碼器Encoder通過自注意力機制對全局上下文關系進行建模，使每個位置的特征動態聚合圖像中所有其他位置的信息，最終得到一組包含全局上下文信息的圖像Token表示； 步驟2、對于步驟1所得圖像Token表示，首先在Transformer模型的解碼器Decoder中，使用一組可學習的查詢向量Query與編碼器的輸出特征進行交互，即通過交叉注意力機制聚焦于潛在的感興趣區域，逐步解碼出初步預測結果，初步預測結果包括初步的預測目標邊界框以及初步分類得分和定位得分；再將預測目標邊界框逆變換為定向橢圓目標邊界框； 然后，對于不同層解碼器Decoder的預測結果引入多候選匹配策略MCMS，使用參數來擴展真實邊界框的數量，從而增強正樣本覆蓋范圍，得到真實框； 最后，根據分類、定位和角度代價指標構建代價矩陣，并通過匈牙利匹配法完成預測框與真實框的一一匹配； 步驟3、對于步驟2所得分類得分和定位得分，分別計算分類損失和定位損失進行優化，具體方法為： 對于得到的分類得分和定位得分，向其中引入基于排名的動態權重，通過聯合對齊損失對結果進行統一，得到最終的損失結果；同時，考慮不同縱橫比目標對于角度的影響，使用動態調整因子進行調整，并計算相應的角度損失。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市浦口區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。