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龙图腾网恭喜江苏思远集成电路与智能技术研究院有限公司申请的专利一种基于卫星图像机场目标毁伤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：CN115546659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202211265767.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于卫星图像机场目标毁伤检测方法是由于淼;孙莉;宋政伟;张元淳;侯俊;郑培清;张国和设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卫星图像机场目标毁伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机场毁伤检测技术领域，尤其涉及一种基于卫星图像机场目标毁伤检测方法，包括构建机场设施目标检测数据集；对CSPNet进行改造；改进训练优化策略；采用DoReFa‑Net多值量化方法对YOLOv5网络进行优化，同时量化权重、特征值和梯度；基于YOLOv5网络的超大图像推理部署；对油罐毁伤、机堡毁伤、飞机及跑道毁伤进行分类毁伤检测。本发明提供基于结构重参数化与8bit量化的深度学习网络结构、分步对高精度卫星遥感图像中机场各目标毁伤的检测；针对跑道毁伤是利用最小起降窗口与跑道分别从不同的角度进行逐点卷积，根据弹坑分布计算最小起降窗口的面积，从而判断跑道毁伤后飞机能否起飞。

本发明授权一种基于卫星图像机场目标毁伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星图像机场目标毁伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、构建机场设施目标检测数据集，包括构建飞机、机堡、机堡弹坑及跑道弹坑的卫星图像数据集；步骤二、利用结构重参数化思想，结合单路模型以轻量化的YOLOv5网络为基础对CSPNet进行改造，并采用解耦训练时和推理时架构；针对卫星图像小目标的识别，改进训练优化策略；步骤三、采用DoReFa-Net多值量化方法对YOLOv5网络进行优化，同时量化权重、特征值和梯度，反向传播时更新权重的全精度表示，推断时使用权重的量化表示；在权重的量化过程中利用直通估计方式规避0梯度；步骤四、基于YOLOv5网络的超大图像推理部署；步骤五、对油罐毁伤、机堡毁伤、飞机及跑道毁伤进行分类毁伤检测；飞机及跑道毁伤的检测方法，包括：根据机场跑道的四个角坐标对跑道定位，并将毁伤后的超大图像进行跑道区域内弹坑的推理识别，得出弹坑地理坐标；利用最小起降窗口与跑道分别从不同的角度进行逐点卷积，当不存在弹坑时卷积结果为最小起降窗口的面积，记录起降窗口的位置；具体包括：输入最小起降窗口的宽、高，跑道四个角的坐标和弹坑的坐标，计算跑道的两条直角边的长度并根据长边求斜率；计算跑道中心坐标及跑道的高和宽，求跑道的倾斜角度以确定旋转矩阵，将跑道摆正，将原图中弹坑的坐标处理为只有跑道摆正后的矩形中的坐标，计算最小起降窗口；以跑道为中心进行扩展，穷举搜索最小起降窗口的角度范围和步进，扩展后的跑道逆时针旋转，保持扩展后的跑道矩阵大小不变；旋转后的矩阵与最小起降窗口卷积；在满足最小起降窗口的条件下，如果更宽的窗口依然没有弹坑，则增加窗口的宽度，记录起降窗口的横坐标、纵坐标、宽、高；在起降窗的宽度相同时，如果更高的窗口依然没有弹坑，则增加窗口的高度；最后根据原图中起降窗口四个角的位置输出坐标。

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