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龍圖騰網恭喜江蘇思遠集成電路與智能技術研究院有限公司申請的專利一種基于衛星圖像機場目標毀傷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：CN115546659B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202211265767.8，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權一種基于衛星圖像機場目標毀傷檢測方法是由于淼;孫莉;宋政偉;張元淳;侯俊;鄭培清;張國和設計研發完成，并于2022-10-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于衛星圖像機場目標毀傷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及機場毀傷檢測技術領域，尤其涉及一種基于衛星圖像機場目標毀傷檢測方法，包括構建機場設施目標檢測數據集；對CSPNet進行改造；改進訓練優化策略；采用DoReFa?Net多值量化方法對YOLOv5網絡進行優化，同時量化權重、特征值和梯度；基于YOLOv5網絡的超大圖像推理部署；對油罐毀傷、機堡毀傷、飛機及跑道毀傷進行分類毀傷檢測。本發明提供基于結構重參數化與8bit量化的深度學習網絡結構、分步對高精度衛星遙感圖像中機場各目標毀傷的檢測；針對跑道毀傷是利用最小起降窗口與跑道分別從不同的角度進行逐點卷積，根據彈坑分布計算最小起降窗口的面積，從而判斷跑道毀傷后飛機能否起飛。

本發明授權一種基于衛星圖像機場目標毀傷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于衛星圖像機場目標毀傷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一、構建機場設施目標檢測數據集，包括構建飛機、機堡、機堡彈坑及跑道彈坑的衛星圖像數據集；步驟二、利用結構重參數化思想，結合單路模型以輕量化的YOLOv5網絡為基礎對CSPNet進行改造，并采用解耦訓練時和推理時架構；針對衛星圖像小目標的識別，改進訓練優化策略；步驟三、采用DoReFa-Net多值量化方法對YOLOv5網絡進行優化，同時量化權重、特征值和梯度，反向傳播時更新權重的全精度表示，推斷時使用權重的量化表示；在權重的量化過程中利用直通估計方式規避0梯度；步驟四、基于YOLOv5網絡的超大圖像推理部署；步驟五、對油罐毀傷、機堡毀傷、飛機及跑道毀傷進行分類毀傷檢測；飛機及跑道毀傷的檢測方法，包括：根據機場跑道的四個角坐標對跑道定位，并將毀傷后的超大圖像進行跑道區域內彈坑的推理識別，得出彈坑地理坐標；利用最小起降窗口與跑道分別從不同的角度進行逐點卷積，當不存在彈坑時卷積結果為最小起降窗口的面積，記錄起降窗口的位置；具體包括：輸入最小起降窗口的寬、高，跑道四個角的坐標和彈坑的坐標，計算跑道的兩條直角邊的長度并根據長邊求斜率；計算跑道中心坐標及跑道的高和寬，求跑道的傾斜角度以確定旋轉矩陣，將跑道擺正，將原圖中彈坑的坐標處理為只有跑道擺正后的矩形中的坐標，計算最小起降窗口；以跑道為中心進行擴展，窮舉搜索最小起降窗口的角度范圍和步進，擴展后的跑道逆時針旋轉，保持擴展后的跑道矩陣大小不變；旋轉后的矩陣與最小起降窗口卷積；在滿足最小起降窗口的條件下，如果更寬的窗口依然沒有彈坑，則增加窗口的寬度，記錄起降窗口的橫坐標、縱坐標、寬、高；在起降窗的寬度相同時，如果更高的窗口依然沒有彈坑，則增加窗口的高度；最后根據原圖中起降窗口四個角的位置輸出坐標。

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