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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種基于特征遷移的紅外遙感影像地物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：CN116665049B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202310588683.6，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于特征遷移的紅外遙感影像地物目標檢測方法是由羅欣;林鵬;陳艷陽;鄭進軍;許文波;赫熙煦;張民設計研發完成，并于2023-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于特征遷移的紅外遙感影像地物目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于特征遷移的紅外遙感影像地物目標檢測方法。本發明基于Faseter?RCNN算法，添加ResNet網絡對其識別精確度進行提升，并引入特征遷移學習方法，利用在已有的大量可見光遙感圖像數據集進行學習，并將知識應用到紅外遙感影像數據集的目標檢測上，既提升了可見光遙感圖像的利用率，又增加了目標檢測網絡在夜晚的檢測能力。

本發明授權一種基于特征遷移的紅外遙感影像地物目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于特征遷移的紅外遙感影像地物目標檢測方法，該方法包括： 步驟1：制作voc類型的數據集，統一儲存圖像和標注信息； 步驟2：將源域與目標域圖像數據集輸入ResNet-50網絡結構，提取相應特征； 步驟2.1：由7×7的卷積核，stride＝2的卷積對輸入的圖像數據集做下采樣； 步驟2.2：分別利用1×1，3×3，1×1卷積核對步驟1結果進行卷積； 步驟2.3：每三層間加入短路機制并通過短路機制加入殘差單元； 步驟2.4：重復2.2與2.3過程； 步驟2.5：進行50次卷積后，進行averagepool的池化 步驟3：在ResNet-50網絡提取相應特征后，我們將其導入圖像級特征遷移網絡中并對圖像總體特征進行遷移，使PTI＝PSI，最后將得到的特征返回特征提取器，并沿網絡向下傳播； 步驟3.1：輸入的圖像提取特征，并令圖像特征概率分布PI在源域和目標域相同，并將其傳入到域分類器； 步驟3.2：域分類器產生分類損失函數Ld，相關梯度進行反向傳播，域分類器對對相關參數進行改進來減小域分類的分類誤差； 步驟4：將特征圖輸入到RPN中，輸出圖片生成的候選框； 步驟4.1：在所得特征圖上用3*3的滑動窗口進行卷積； 步驟4.2：經過兩次1x1卷積，輸出多個anchorbox； 步驟4.3：對anchorbox，利用位置回歸值對box進行平移和縮放，產生大量的候選框； 步驟5：在ROI層根據ResNet-50提出的原始特征與RPN網絡生成的候選框，在原始特征上選擇proposalfeaturemaps； 步驟6：在ROI層選出相應候選框后，將候選框的位置信息和區域特征傳入到實例級特征遷移模塊，并對其進行遷移，使PTB,I＝PSB,I，然后將相應特征返回ROI層，往下傳播； 步驟6.1：輸入候選框的位置信息和區域特征，并令源域和目標域圖像中各目標特征和其相應邊界框大小和位置的分布情況一致； 步驟6.2：域分類器產生分類損失函數Ld，相關梯度進行反向傳播，域分類器對對相關參數進行改進來減小域分類的分類誤差； 步驟7：通過全連接層和softmax對所有候選框進行具體類別的分類，實現目標的分類與檢測。

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