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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改進Orientedrcnn的旋轉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：CN115272846B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210827268.7，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于改進Orientedrcnn的旋轉目標檢測方法是由王友偉;郭穎;邵香迎;鮑正位;王季宇設計研發完成，并于2022-07-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進Orientedrcnn的旋轉目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及旋轉圖像目標檢測技術領域，具體是一種基于改進Orientedrcnn的旋轉目標檢測方法，包括以下步驟：輸入圖像；圖像預處理：將每張圖片調整到固定尺寸，對固定尺寸圖片進行歸一化處理，并劃分為訓練集、驗證集、測試集；輸入網絡模型進行訓練：將訓練集輸入到改進的Orientedrcnn模型進行訓練；輸入測試集，輸出檢測結果；本發明使用了不同于現有技術中的六參數法來定義旋轉錨框，并且使用不同的極化函數分別提取分類任務與定位任務所需的不同特征，此外引入SPP模塊實現局部特征與全局特征之間的融合，能夠克服分類和回歸之間所需特征的不一致性帶來的檢測干擾，有效提取不同任務所需的不同特征，可以更準確地對遙感圖像目標進行分類和定位。

本發明授權一種基于改進Orientedrcnn的旋轉目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進Orientedrcnn的旋轉目標檢測方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1、輸入圖像：選擇標注文件包含方向信息的遙感圖像數據集作為輸入圖像，對輸入圖像進行隨機翻轉、填充； 步驟2、圖像預處理：將每張圖片調整到固定的1024×1024尺寸；對固定尺寸圖片進行歸一化處理，并按5:2:3劃分為訓練集、驗證集、測試集； 步驟3、輸入網絡模型進行訓練：將步驟2的訓練集輸入到改進的Orientedrcnn模型進行訓練，具體操作包括： 步驟3.1、將訓練集輸入到主干網絡ResNet50進行特征提取，得到不同尺寸的特征C2-C5； 步驟3.2、將提取的特征輸入SPP-FPN模塊進行特征融合得到featuremap； 步驟3.3、將featuremap輸入到旋轉建議區域生成模塊orientedRPN，經過編碼和解碼，輸出建議區域proposals，旋轉建議區域生成模塊orientedRPN具體操作包括：步驟3.2輸出特征圖經過卷積通道數變為6A，A表示每個錨點處生成的錨框個數，6表示需要6個參數來定義一個旋轉錨框，6個參數為x,y,w,h,Δα,Δβ，其中x,y表示生成的水平錨框中心點坐標，w,h表示生成的水平錨框的寬和高，Δα,Δβ表示旋轉錨框兩個相鄰頂點與水平錨框相鄰兩條邊中點之間的偏移量； 步驟3.4、將步驟3.2得到的featuremap和步驟3.3得到的proposals輸入到改進的檢測頭模塊PAM-head，進行最后的分類和定位操作，輸出遙感目標識別和定位結果； 步驟4、輸入測試集，輸出檢測結果：利用訓練好的改進Orientedrcnn模型對遙感圖像進行檢測，得到由旋轉框框出目標的結果圖像； 其中，步驟3中訓練改進的Orientedrcnn模型操作包括：將訓練集輸入到主干網絡ResNet50進行特征提取，得到不同尺寸的特征C2-C5；將提取的特征輸入SPP-FPN模塊進行特征融合得到featuremap，其中，SPP-FPN模塊將主干網絡最深層輸出C5經過SPP模塊得到M5。

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”。