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龍圖騰網獲悉河南大學申請的專利基于密集特征融合網絡的輕量級遙感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：CN114596488B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202210182313.8，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于密集特征融合網絡的輕量級遙感目標檢測方法是由周黎鳴;饒曉晗;李亞輝;左憲禹;喬保軍;葛強;謝毅;田軍鋒設計研發完成，并于2022-02-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于密集特征融合網絡的輕量級遙感目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于密集特征融合網絡的輕量級遙感目標檢測方法。該方法包括：步驟1：構建主干網絡，利用所述主干網絡提取遙感圖像的不同尺寸的特征信息；步驟2：構建密集特征融合頸部網絡，利用所述密集特征融合頸部網絡將不同尺寸的特征信息進行特征融合；步驟3：將融合后的特征信息將送到預測頭進行檢測，獲得檢測結果。本發明可以更好地解決由復雜多變的遙感圖像引起的外界干擾因素問題，從而提取遙感圖像中復雜背景下目標的特征信息。

本發明授權基于密集特征融合網絡的輕量級遙感目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于密集特征融合網絡的輕量級遙感目標檢測方法，其特征在于，包括： 步驟1：構建主干網絡，利用所述主干網絡提取遙感圖像的不同尺寸的特征信息；具體包括：所述主干網絡輸出四種尺寸的特征圖，按照尺寸從大到小的順序依次為：特征圖C1、特征圖C2、特征圖C3和特征圖C4； 采用第一特征復用模塊和第二特征復用模塊分別對特征圖C2和特征圖C3進行特征復用；其中，第一特征復用模塊的特征復用過程具體為：將特征圖C4的尺寸調整為與特征圖C3的尺寸一致，得到新的特征圖C4’，然后將特征圖C4’和特征圖C3進行concat操作后輸出；第二特征復用模塊的特征復用過程具體為：將特征圖C4和特征圖C3的尺寸均調整為與特征圖C2的尺寸一致，分別得到新的特征圖C4’’和特征圖C3’’，然后將特征圖C4’’、特征圖C3’’和特征圖C2進行concat操作后輸出； 所述第一特征復用模塊的輸出、所述第二特征復用模塊的輸出和特征圖C4即為提取出的遙感圖像的不同尺寸的特征信息； 步驟2：構建密集特征融合頸部網絡，利用所述密集特征融合頸部網絡將不同尺寸的特征信息進行特征融合；所述密集特征融合頸部網絡為將原YOLOv5網絡結構中特征融合網絡的CSP模塊替換為CSRDB模塊后的網絡；其中，所述CSRDB模塊包括上下兩個分支；上分支依次包括第一CBS單元、RDB單元和第一卷積層；下分支包括第二卷積層；上分支和下分支的輸入相同，上、下兩個分支的輸出經concat操作后輸入至第二CBS單元； 步驟3：將融合后的特征信息將送到預測頭進行檢測，獲得檢測結果。

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河南大學，其通訊地址為：475001 河南省開封市順河區明倫街85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”。