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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利基于集中视觉处理中心的遥感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：CN119169446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202410983311.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于集中视觉处理中心的遥感目标检测方法是由张建勋;林煜婷;黄佳铭设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集中视觉处理中心的遥感目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感和计算机视觉技术领域，公开了一种基于集中视觉处理中心的遥感目标检测方法，首先提出了一个集中视觉处理中心CVPC，此结构为Transformerencoder和CNN并行的视觉处理中心，其中Lightweightencoder用来捕捉全局的长程依赖关系，PixellevellearningcenterPLC模块用来建立像素级的相关性，增强细节特征的表示能力。CVPC有效地提高了特征相似度高、遮挡严重的遥感目标的检测效率。其次，我们提出了集中式特征跨层融合金字塔结构，以自上而下的方式，与集中视觉处理中心的结果进行融合，增强了各层特征的细节表达能力。最后，我们引入了稀疏卷积检测头CEASC,提高准确性的同时保证了检测效率。本发明提出的3CNet在平衡检测速度的前提下，实现了较为先进的检测精度DOTA‑v1.0为78.62％mAP,DIOR为79.12％mAP,RSOD为95.50％mAP。

本发明授权基于集中视觉处理中心的遥感目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集中视觉处理中心的遥感目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： a.构建包含Transformerencoder和卷积神经网络CNN并行的集中视觉处理中心CVPC，其中； b.构建集中式特征跨层融合金字塔结构，与集中视觉处理中心CVPC的结果进行融合，用于增强各层特征的细节表达能力； c.引入稀疏卷积检测头CEASC，用于提高检测准确性的同时保证检测效率； 集中视觉处理中心CVPC包括Lightweightencoder和PixellevelLearningCenterPLC模块，通过Lightweightencoder捕捉全局的长程依赖关系，通过PixellevelLearningCenterPLC模块建立像素级的相关性，以增强细节特征的表示能力； Lightweightencoder由两个残差块组成：邻域注意模块和基于通道MLP的模块，基于通道MLP的模块的输入是邻域注意模块的输出，这两个块后面都是Dropout操作，帮助网络更好地收敛； PLC模块：给定特征图X∈Rh×w×c1，通过Reshape操作将特征图通道数缩减到c12，然后特征X被馈送到一个3×3的膨胀卷积层，膨胀率为2，以通过大的感受野重建特征图的结构信息，对垂直和水平上的空间方向使用全局平均池化操作，再进行矩阵乘法获得与位置相关特征图M，最后，再将M通过一个1×1的卷积层，再次进行Reshape操作，通道数还原到C1得到输出特征图； 集中式特征跨层融合金字塔结构采用自上而下的方式将高层语义信息与低层细节信息进行融合，以提高遥感目标检测的精度； 稀疏卷积检测头CEASC采用自适应多层掩模策略生成最优掩模比率，稀疏卷积检测头CEASC通过稀疏卷积操作，以在保持检测效率的同时，提高目标检测的准确性。

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