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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利一种基于形变注意金字塔的遥感舰船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：CN115115601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210786076.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于形变注意金字塔的遥感舰船目标检测方法是由张磊;张悦;刘佰龙;梁志贞设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于形变注意金字塔的遥感舰船目标检测方法在说明书摘要公布了：一种基于形变注意金字塔的遥感舰船目标检测方法，属于遥感检测技术领域。分别是：形变注意金字塔网络、多尺度特征增强网络、多尺度自适应池化网络和旋转预测网络。被检测图像依次经过上述子网络，逐步实现特征提取、特征增强、生成感兴趣区域和标记舰船。优点：形变注意金字塔网络从多个尺度抑制了遥感图像的背景噪声，降低了模型受不相关特征的干扰。多尺度特征增强网络使用并行的拉普拉斯卷积核和空洞卷积核实现对弱小目标特征的锐化，增强了模型对小目标舰船的特征描述。多尺度自适应池化网络使用多尺度自适应池化策略获取到了更为精准的检测感兴趣区域。旋转预测网络基于回归策略生成旋转预测框，用于精准地标记任意方向的舰船。

本发明授权一种基于形变注意金字塔的遥感舰船目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于形变注意金字塔的遥感舰船目标检测方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤S1、将需要检测的图像输入形变注意金字塔网络处理，该网络使用舰船形变卷积单元作为基础的特征提取模块，并使用舰船注意模块抑制背景噪声；所述的舰船注意模块为：舰船注意模块从多个尺度抑制遥感图像的背景噪声，降低模型受不相关特征的干扰，最大程度地抑制背景噪声；舰船注意模块基于形变注意金字塔网络本身固有的多尺度架构，包括SA2、SA3和SA4模块；SA2模块调节注意力的过程表述如下： V3＝FlattenConvF3A3＝GridSigmoidV3 其中，表示将尺寸相同的特征图进行融合；F3表示融合后的特征图；Flatten表示展平操作，能够将特征图变为一维向量V3；Sigmoid是激活函数，其能够获取V3各特征点的注意力系数；Grid表示网格化操作，将一维注意力系数变为与P3具备相同尺寸的注意力系数图A3；表示两个矩阵的对应元素相乘；SA3和SA4的注意力调节过程与SA2模块调节注意力的过程相同；步骤S2、将经形变注意金字塔网络处理后的多尺度特征图输入至多尺度特征增强网络，并使用其中的多尺度特征增强模块对其进行特征增强；多尺度特征增强模块使用了并行的拉普拉斯卷积核和空洞卷积核；步骤S3、将多尺度特征增强网络增强后的数据输入多尺度自适应池化网络，多尺度自适应池化网络先使用OrientedRPN生成多尺度旋转区域建议，后使用多尺度自适应池化策略获取更为精准的感兴趣区域；步骤S4、旋转预测网络在感兴趣区域的基础上进一步识别遥感图像中的舰船，先生成旋转边界框来标记任意方向的舰船；再使用skewIoU策略计算旋转边界框的交并比值，从而更好地区分正负样本；最后使用soft-roate-NMS策略合理地选择旋转预测框；步骤S5、采用多任务损失函数来训练上述舰船检测网络，包含回归损失和分类损失，回归损失用于调整旋转边界框的位置，分类损失用于判定待测目标是否为舰船；逐步训练优化参数以实现对遥感舰船目标的检测。

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