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龙图腾网恭喜河南大学申请的专利一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116797922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310352316.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法是由党兰学;皇甫盼盼;展桂荣;韩宏宇;穆辉宇;林英豪;刘扬;乔保军;左宪禹设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法，其方案如下：1对遥感图像目标检测数据集进行预处理，并划分出训练集、验证集和测试集；2构建金字塔特征细化单元，以三条不同大小感受野的路径对特征进行多尺度学习；3构建金字塔特征细化模块，并以此替换路径聚合网络中的C3模块，使得网络可以进行更充分有效的特征融合；4构建轻量级的解耦检测头，并以此替换YOLOv5原有的检测头，在引入少量模型参数的情况下，有效缓解了分类任务和回归任务之间的冲突问题，提高了检测精度；5对改进后的网络进行训练和测试。本发明可在遥感图像数据集上取得良好的检测效果，为遥感智能解译提供支持。

本发明授权一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取遥感图像目标检测数据集，并对数据进行预处理；所述预处理包括格式转换及划分数据集；步骤2：对YOLOv5网络进行改进，包括：将特征融合网络PANet中的C3模块替换为金字塔特征细化模块，将检测头替换为构建的轻量级解耦检测头；所述金字塔特征细化模块由标准卷积，金字塔特征细化单元和Concat三种类型的操作堆叠而成；所述金字塔特征细化模块包含两条分支路径，一条仅包含标准卷积，另一条由标准卷积和金字塔特征细化单元组成，其中每一层标准卷积都包括1×1Conv+BN+SiLU；所述金字塔特征细化模块的具体操作过程如下：首先使用2个1×1标准卷积将输入划分为通道数相同的两部分，接着将其中一条分支依次通过3个金字塔特征细化单元增强特征的表征能力，最后将两个分支上的特征图进行拼接和卷积操作；所述金字塔特征细化单元由标准卷积、GSConv组成，其中每一层标准卷积都包括1×1Conv+BN+SiLU，GSConv都包括3×3GSConv+BN+SiLU；金字塔特征细化单元通过三条路径对输入特征图进行GSConv操作，每条路径通过串联不同个数的3×3GSConv，以此实现特征的多尺度学习；所述金字塔特征细化单元的具体操作过程如下：首先通过1×1标准卷积增加网络的非线性，使得网络可以表达更复杂的特征，接着通过感受野大小依此等效为3×3GSConv、5×5GSConv、7×7GSConv的路径对融合后的特征图进行多尺度学习，每条路径的输出特征图大小为40×40×512，之后连接Concat和1×1标准卷积操作，最终输出为40×40×512；所述轻量级解耦检测头由标准卷积和GSConv组成，其中标准卷积包括1×1Conv+BN+SiLU，GSConv包括3×3GSConv+BN+SiLU；轻量级解耦检测头通过共享的1×1标准卷积和3×3GSConv对输入的检测特征图进行卷积操作，然后连接两个并行的分支，一个用于分类任务，另一个用于回归任务；经过特征融合网络输出三个大小依次为80×80×256，40×40×512，20×20×1024的检测特征图，分别用来预测大、中、小目标；在每个检测特征图后连接轻量级解耦检测头；在轻量级解耦检测头中，首先通过1个1x1的标准卷积，将特征图维度分别从256、512、1024减少到256，接着是一个共享的3×3GSConv，输出依次为80×80×256，40×40×256，20×20×256，最后是两个平行分支，一个用于分任务，另一个用于回归任务；步骤3：基于划分后数据集对改进后YOLOv5网络进行训练，保存最佳模型；步骤4：基于划分后数据集对保存的最佳模型进行测试，得到遥感图像目标检测结果。

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