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龍圖騰網獲悉濟南浪潮數據技術有限公司申請的專利一種光學遙感圖像目標檢測方法、裝置及介質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：CN119323665B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202411345330.4，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種光學遙感圖像目標檢測方法、裝置及介質是由楊聰敏設計研發完成，并于2024-09-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種光學遙感圖像目標檢測方法、裝置及介質在說明書摘要公布了：本發明公開一種光學遙感圖像目標檢測方法、裝置及介質，涉及光學遙感目標檢測技術領域，用于實現目標檢測，針對Yolov5模型對目標檢測的檢出率有待進一步提高的問題，提供一種光學遙感圖像目標檢測方法，通過引入注意力模塊在網絡模型提取圖像特征時保留位置信息，并在捕獲長期依賴的同時增加對空間信息的關注。使得網絡模型可以更加關注感興趣的區域，抑制其他不重要的部分，從而增強了對空間信息的關注，以進一步提高注意力模型對網絡模型性能的提升。基于本方法改進后的目標檢測網絡模型魯棒性更好，從而提高光學遙感圖像目標的檢出率，特別對于小目標的識別具有更好的性能表現。

本發明授權一種光學遙感圖像目標檢測方法、裝置及介質在權利要求書中公布了：1.一種光學遙感圖像目標檢測方法，其特征在于，包括： 獲取光學遙感圖像數據集； 基于Yolov5檢測網絡模型，引入注意力模塊，以得到目標檢測網絡模型；其中，所述注意力模塊用于：將通道注意力分解為第一方向、第二方向兩個不同方向聚合特征的編碼過程；沿所述第一方向的編碼過程保留所述圖像特征的位置信息以得到第一特征；沿所述第二方向的編碼過程捕獲所述圖像特征的長期依賴，以得到第二特征；對所述圖像特征的空間信息進行聚焦，以得到第三特征；融合所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征，以得到并輸出目標特征； 通過所述光學遙感圖像數據集對所述目標檢測網絡模型進行訓練，并持久化存儲訓練好的所述目標檢測網絡模型； 部署訓練好的所述目標檢測網絡模型，并對實際光學遙感圖像進行目標檢測； 其中，所述目標檢測網絡模型中Neck部分的跨階段局部結構還包括：殘差分支；所述殘差分支的輸入端與所述跨階段局部結構的輸入端連接，所述殘差分支的輸出端與所述跨階段局部結構中的拼接模塊的輸入端連接； 所述目標檢測網絡模型的損失函數中的定位損失為： ； ； ； 其中，為定位損失；分別為預測框和標簽框；為預測框中心點與標簽框中心點之間的歐氏距離；為同時包含預測框與標簽框的最小框對角線距離；分別為預測框和標簽框的寬度；分別為預測框和標簽框的高度；e為自然常數。

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