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龙图腾网恭喜中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于多层协作网络的细粒度雾天遥感图像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：CN118823584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411039942.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多层协作网络的细粒度雾天遥感图像检测方法是由周文勃;李立钢;刘博;倪伟;曹源;李增熠设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层协作网络的细粒度雾天遥感图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感图像智能处理技术领域，尤其涉及一种基于多层协作网络的细粒度雾天遥感图像检测方法，包括：将待检测雾天遥感可见光图像输入预先建立和训练好的检测模型，输出舰船检测结果，从而实现端到端的细粒度目标检测；检测模型包括：主干网络、颈部结构和多检测头模块；主干网络，基于多层协作，采用多用卷积核，用于压缩检测模型体积的同时恢复图像的退化效应；颈部结构采用特征金字塔网络和金字塔注意力网络，并引入注意力机制，用于对多尺度特征图进行级联处理，并关注图像细粒度差异，提升类别识别精度；多检测头模块，用于输出不同分辨率的特征图，提升对目标的感知能力。整个网络直接实现端到端的有雾条件下的细粒度目标检测。

本发明授权一种基于多层协作网络的细粒度雾天遥感图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层协作网络的细粒度雾天遥感图像检测方法，包括：将待检测雾天遥感可见光图像输入预先建立和训练好的检测模型，输出舰船检测结果，从而实现端到端的细粒度目标检测；所述检测模型包括：主干网络、颈部结构和多检测头模块；其中，所述主干网络，基于多层协作，采用多用卷积核，用于压缩检测模型体积的同时恢复图像的退化效应；所述颈部结构采用特征金字塔网络和金字塔注意力网络，并引入注意力机制，用于对多尺度特征图进行级联处理，并关注图像细粒度差异，提升类别识别精度；所述多检测头模块，用于输出不同分辨率的特征图，提升对目标的感知能力；所述主干网络包括：复用卷积、3个堆叠的Block模块、PCA注意力模块、2个CBL模块和线性整流函数，所述主干网络的处理过程为：输入的待检测雾天遥感可见光图像，依次经过复用卷积和3个Block模块得到特征图P0、P1、P2和P3，P1、P2和P3经拼接操作、注意力模块和2个CBL模块后，与P0经过CBL模块后逐像素相加，再经线性整流函数后输出特征图；所述Block模块包括：复用卷积、线性整流函数，PCA注意力模块和残差连接；所述CBL模块包括级联的卷积、归一化操作和线性整流函数。

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