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龍圖騰網恭喜哈爾濱工業大學申請的專利一種基于多分支信息互補的多源遙感圖像目標檢測識別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：CN117237802B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202311173885.0，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于多分支信息互補的多源遙感圖像目標檢測識別方法是由施天俊;鞏晉南;胡建明;智喜洋;鮑廣震;張鵬飛;袁彬桓;張偉設計研發完成，并于2023-09-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多分支信息互補的多源遙感圖像目標檢測識別方法在說明書摘要公布了：一種基于多分支信息互補的多源遙感圖像目標檢測識別方法，所述方法為：基于跨域信息引導的信號級融合檢測識別。信號級融合檢測識別通過跨域信息引導融合模塊實現多源數據互補信息的充分融合，再經由目標檢測識別模塊實現目標位置、類別信息輸出。基于交并比的多分支融合識別結果關聯。利用單源目標檢測識別模塊處理單源圖像，輸出單源檢測識別結果，結合信號級融合識別結果，計算多分支目標預測框交并比并進行關聯。基于階梯置信度閾值篩選的多分支識別結果決策級融合。對于關聯后的多分支預測結果，基于預測框關聯數目、目標置信度和類別，篩選目標并確定最終目標類型。本方法可以實現針對復雜場景、環境下的目標高概率、低虛警率的檢測識別。

本發明授權一種基于多分支信息互補的多源遙感圖像目標檢測識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多分支信息互補的多源遙感圖像目標檢測識別方法，其特征在于：所述方法為：步驟1：基于跨域信息引導的信號級融合檢測識別；其中，信號級融合檢測識別通過跨域信息引導融合模塊實現多源數據互補信息的充分融合，生成信號級融合圖像，再經由目標檢測識別模塊實現目標位置、類別信息輸出；所述步驟1的具體步驟為：步驟1-1：通過跨域信息引導融合模塊實現對于多源圖像的信號級融合，若共有n個數據源，則第i個數據源圖像記為Ii，其長、寬、通道數目記為H,W,1，經由信號級融合后的圖像記為Isignal∈H,W,n；步驟1-2：通過目標檢測識別模塊對信號級融合后的數據進行檢測識別，目標檢測識別模塊輸入跨域信息引導融合模塊得到的融合數據Isignal，輸出信號級融合檢測識別結果，代表信號級融合檢測識別出的第j個目標中心橫坐標；代表信號級融合檢測識別出的第j個目標中心縱坐標；代表信號級融合檢測識別出的第j個目標中心寬；代表信號級融合檢測識別出的第j個目標中心長；代表信號級融合檢測識別出的第j個目標類別；代表信號級融合檢測識別出的第j個目標置信度；所述步驟1-1的具體步驟為：步驟1-1-1：利用跨域信息引導挖掘不同源數據的空間注意力，以自適應生成多源數據的融合權重，生成權重的方法為，首先將多源圖像數據沿通道維進行拼接得到Icat∈H,W,n，每個分支分別通過3×3卷積實現跨域信息交互，再通過Sigmoid激活函數生成第i路融合權重ωi，記作：ωi＝σconv3×3Icat式中，conv3×3·為3×3卷積，σ·為Sigmoid激活函數；步驟1-1-2：基于步驟1-1-1自適應生成的權重調整多源數據空間域重要程度，結合通道拼接和3×3卷積實現對于多源數據的融合；首先不同分支圖像點乘上對應生成的權值后沿通道維進行拼接，再通過3×3卷積對權值調整后的數據進行融合，融合后的數據Ifusion記作：Ifusion＝conv3×3catω1·I1,ω2·I2,...ωn·In,式中，cat·為通道拼接操作；步驟1-1-3：基于通道注意力機制調整多源融合數據通道域的重要程度，首先通過空間全局池化匯總各個通道中的空間全局信息，得到與通道數目相匹配的n維空間池化向量gave，其中第i個通道權值的計算方法為記作： 式中，為Ifusion第i個通道在位置j1,k1的值；空間池化向量依次經過全連接層和Sigmoid激活函數獲得通道權重系數向量c，再與Ifusion各個通道相乘實現對于通道重要程度的調節，最終得到調整后的融合數據Isignal：Isignal＝c·Ifusion＝σFCNgave·Ifusion式中，FCN·為全連接層；步驟2：基于交并比的多分支融合識別結果關聯；利用單源目標檢測識別模塊處理單源圖像，輸出單源檢測識別結果，結合步驟1中的信號級融合檢測識別結果，計算多分支目標預測框交并比，以實現對單源和信號級融合檢測識別結果的關聯匹配；步驟3：基于階梯置信度閾值篩選的多分支識別結果決策級融合；對于步驟2中關聯后的多分支預測結果，基于預測框關聯數目計算階梯置信度閾值，結合目標置信度和one-hot類別編碼，篩選目標并確定最終目標類型。

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