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龍圖騰網恭喜哈爾濱工業大學(深圳)申請的專利面向旋轉擺掃超寬幅衛星的目標在軌智能檢測方法及裝置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：CN114419457B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202111602245.8，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權面向旋轉擺掃超寬幅衛星的目標在軌智能檢測方法及裝置是由陳波;曹喜濱;龐艷華;王峰;王一;魏小峰設計研發完成，并于2021-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向旋轉擺掃超寬幅衛星的目標在軌智能檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請提出的面向旋轉擺掃超寬幅衛星的目標在軌智能檢測方法、裝置及存儲介質中，構建輕量目標檢測模型，并使用歷史遙感影像數據集對輕量目標檢測模型進行調優，得到最優輕量目標檢測模型，然后將獲取的待檢測遙感影像通過最優輕量目標檢測模型中的輕量特征提取主干網絡得到主干網絡輸出特征圖，再將主干網絡輸出特征圖經過多個不同卷積操作得到多個尺度的特征圖，并將多個尺度的特征圖分別通過對應的檢測器分類器，得到對應的多個預設框，對多個預設框進行快速極大值抑制處理得到目標檢測結果。本申請提出的方法，無需依賴專家經驗，減少了參數量和計算量，降低了模型大小和算力消耗，提高了衛星在軌目標檢測效率，實現了衛星對目標的快速檢測。

本發明授權面向旋轉擺掃超寬幅衛星的目標在軌智能檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種面向旋轉擺掃超寬幅衛星的目標在軌智能檢測方法，其特征在于，所述方法包括：構建輕量目標檢測模型，其中，所述輕量目標檢測模型包括輕量特征提取主干網絡；使用歷史遙感影像數據集對輕量目標檢測模型進行調優，得到最優輕量目標檢測模型；將獲取的待檢測遙感影像輸入最優輕量目標檢測模型，通過所述最優輕量目標檢測模型中的輕量特征提取主干網絡得到主干網絡輸出特征圖；將所述主干網絡輸出特征圖經過多個不同卷積操作得到多個尺度的特征圖；將多個尺度的特征圖分別通過對應的檢測器分類器，得到對應的多個預設框，對所述多個預設框進行快速極大值抑制處理得到目標檢測結果；其中，所述輕量特征提取主干網絡包括多尺度特征融合模塊和原始特征增強模塊，所述將獲取的待檢測遙感影像輸入最優輕量目標檢測模型，通過所述最優輕量目標檢測模型中的輕量特征提取主干網絡得到主干網絡輸出特征圖，包括：將獲取的待檢測遙感影像并行輸入最優輕量目標檢測模型中的多尺度特征融合模塊和原始特征增強模塊中，分別得到多尺度特征融合模塊的特征圖和原始特征增強模塊的特征圖；將多尺度特征融合模塊的特征圖和原始特征增強模塊的特征圖進行融合，得到主干網絡輸出特征圖；其中，所述多尺度特征融合模塊和原始特征增強模塊分別包括N個串聯的輕量計算單元，其中，N為正整數，所述將獲取的待檢測遙感影像并行輸入最優輕量目標檢測模型中的多尺度特征融合模塊和原始特征增強模塊，分別得到多尺度特征融合模塊的特征圖和原始特征增強模塊的特征圖，包括：將獲取的待檢測遙感影像輸入最優輕量目標檢測模型中的多尺度特征融合模塊，輸入的待檢測遙感影像為尺度一特征，然后將待檢測遙感影像輸入第一個輕量計算單元得到尺度二特征，將得到的尺度二特征輸入第二個輕量計算單元得到尺度三特征，依此類推，將得到的尺度特征依次經過剩余的N-2個輕量計算單元，得到對應的N-2個尺度特征，再將得到的N個尺度特征進行合并，得到多尺度特征融合模塊的特征圖；將獲取的待檢測遙感影像輸入最優輕量目標檢測模型中的原始特征增強模塊，將輸入的待檢測遙感影像輸入至第一個輕量計算單元得到第一特征，將待檢測遙感影像和所述第一特征輸入至第二個輕量計算單元得到第二特征，依此類推，將待檢測遙感影像和得到的特征依次經過剩余的N-2個串聯輕量計算單元，得到第N特征，所述第N特征為原始特征增強模塊的特征圖。

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哈爾濱工業大學(深圳)，其通訊地址為：518126 廣東省深圳市寶安區西鄉街道桃源社區航城工業區深圳市智匯創新中心B棟720；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”。