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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學(xué)申請的專利用于遙感圖像的輕量化目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120279260B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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)的專利申請?zhí)?專利號為：202510764868.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)用于遙感圖像的輕量化目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)是由方強(qiáng);石碩灝;徐昕;曾宇駿;蘭奕星設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于遙感圖像的輕量化目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及用于遙感圖像的輕量化目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。方法包括：構(gòu)建輕量化目標(biāo)檢測模型的主干網(wǎng)絡(luò)包括初始化模塊和兩個以上依次連接的特征提取層；其中，初始化模塊包括兩個以上并行設(shè)置的頻向敏感卷積層，特征提取層包括兩個以上級聯(lián)的頻向注意力卷積層；將獲取的遙感圖像輸入初始化模塊，通過并行設(shè)置的頻向敏感卷積層進(jìn)行特征提取，然后輸入依次連接的特征提取層，在每個特征提取層，通過兩個以上級聯(lián)的頻向注意力卷積層進(jìn)行特征提取，最終得到第二輸出特征；通過輕量化目標(biāo)檢測模型的其他模塊對第二輸出特征進(jìn)行處理，輸出目標(biāo)檢測圖像。本發(fā)明在保證檢測精度的前提下，實現(xiàn)了模型結(jié)構(gòu)的輕量化設(shè)計。

本發(fā)明授權(quán)用于遙感圖像的輕量化目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于遙感圖像的輕量化目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 構(gòu)建輕量化目標(biāo)檢測模型，所述輕量化目標(biāo)檢測模型的主干網(wǎng)絡(luò)包括初始化模塊和兩個以上依次連接的特征提取層；其中，所述初始化模塊包括兩個以上并行設(shè)置的頻向敏感卷積層，所述特征提取層包括兩個以上級聯(lián)的頻向注意力卷積層；其中，所述頻向敏感卷積層結(jié)構(gòu)相同，區(qū)別在于卷積核的尺度不同； 將獲取的遙感圖像輸入所述初始化模塊，通過并行設(shè)置的頻向敏感卷積層對所述遙感圖像進(jìn)行特征提取，得到第一輸出特征； 將所述第一輸出特征輸入依次連接的特征提取層，在每個特征提取層，通過兩個以上級聯(lián)的頻向注意力卷積層進(jìn)行特征提取，并將上一特征提取層的輸出特征作為下一特征提取層的輸入特征，最終得到第二輸出特征； 通過所述輕量化目標(biāo)檢測模型的其他模塊對所述第二輸出特征進(jìn)行處理，輸出目標(biāo)檢測圖像； 所述頻向敏感卷積層包括小波變換層與小波逆變換層，在所述小波變換層與所述小波逆變換層之間設(shè)置有兩個以上并行的第一卷積層；在所述小波逆變換層之后還設(shè)置有第二卷積層； 所述頻向注意力卷積層包括并行設(shè)置的注意力層與頻向敏感卷積層，在所述注意力層與所述頻向敏感卷積層的輸出端，連接有第三卷積層；并在所述頻向注意力卷積層的輸入端與輸出端做殘差連接。

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