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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利面向遥感小目标的高精度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：CN119273902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411818603.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权面向遥感小目标的高精度目标检测方法是由王永成;李征设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向遥感小目标的高精度目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种面向遥感小目标的高精度目标检测方法，包括：S1：将包含目标的遥感图像输入至改进的Transformer网络中进行特征提取，获得局部特征和全局特征，将局部特征和全局特征均输入至特征金字塔网络进行跨尺度特征融合，获得融合特征；S2：在区域建议网络中预设不少于一万个的锚框，并基于尺度平衡样本分配策略为各目标分配正负样本；S3：基于步骤S2的分配结果生成感兴趣区域，并将感兴趣区域输入至检测头部网络进行预测，获得分类与定位结果。本发明能够关注小目标周围的局部数据，并从远距离探索与小目标高相关度的全局数据，为小目标提取局部特征与全局特征。

本发明授权面向遥感小目标的高精度目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向遥感小目标的高精度目标检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：S1：将包含目标的遥感图像输入至改进的Transformer网络中进行特征提取，获得局部特征和全局特征，将局部特征和全局特征均输入至特征金字塔网络进行跨尺度特征融合，获得融合特征；S2：在区域建议网络中预设不少于一万个的锚框，并基于尺度平衡样本分配策略为各目标分配正负样本；S21：区域建议网络根据预设的训练进程确定正样本的总采样数量： ； ；其中，为时间相关变量，和分别为最大epoch和最小epoch，和均为控制变量的作用范围的超参数，N为包含目标的遥感图像的采样总量，为取整函数；S22：计算包含目标的遥感图像中，各目标的平均样本数： ；其中，为各目标的平均样本数，G为包含目标的遥感图像中目标的数量；S23：区域建议网络采用锚框对当前目标的预测准确度进行度量，并利用区域建议网络预测的分类得分与IoU得分进行锚框的质量评价： ；其中，为锚框对应的当前目标的质量得分，是的类别标签，为锚框属于类别标签的预测分类分数，为锚框的坐标，为目标的坐标，为超参数控制的分类得分和IoU得分的重要性系数，为匹配指示器，且锚框在目标的候选集中；S24：将每个目标对应的前个锚框质量得分的均值用于评估区域建议网络对当前目标的预测确定度： ；其中，为数量，为质量得分最高的前k个锚框；S25：计算当前目标分配到的正样本数： ；其中，，为两个超参数负责控制映射函数的能力，为目标j，w和h分别为目标的宽与高；S26：根据IoU得分，将目标的前个锚框作为正样本，并根据正样本占据包含目标的遥感图像的比例为包含目标的遥感图像分配等比例的负样本；S27：用下一目标替换当前目标，重复步骤S23~S26，实现对各目标的正负样本分配；S3：基于步骤S2的分配结果生成感兴趣区域，并将感兴趣区域输入至检测头部网络进行预测，获得分类与定位结果。

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