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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于DMSE-YOLO网络的遥感图像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：CN119992276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510474469.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于DMSE-YOLO网络的遥感图像目标检测方法是由杨阿锋;张翔;刘晴设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DMSE-YOLO网络的遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DMSE‑YOLO网络的遥感图像目标检测方法。本发明包括如下步骤：S1、数据集的预处理；S2、配置训练的环境；S3、对YOLOv8模型结构进行改进，得到DMSE‑YOLO网络模型；S4、训练网络模型；S5、分析实验结果。本发明为了提高模型识别不同朝向的物体的鲁棒性以及准确性，提出了C2f_MCA；为了提升模型多尺度检测的能力，提出了多尺度卷积MSPConv，与标准卷积相比，它能够在减少计算量的同时，获取到多尺度的特征；利用MSPConv和LSKA构成了MLBlock模块；为了更好地进行特征融合，对颈部网络的结构上增加了一个跨尺度连接，其次引入了一种通道加权的特征融合方式CRC，对通道的权重分配可以更精细地选出模型预测所需要的通道信息，更好地实现不同通道的特征融合。

本发明授权基于DMSE-YOLO网络的遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于DMSE-YOLO网络的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、数据集的预处理； S2、配置训练的环境； S3、对YOLOv8模型结构进行改进，得到DMSE-YOLO网络模型； 首先，提出C2f_MCA模块，C2f_MCA模块使用VSSBlock代替Bottleneck，并且利用CA注意力机制；同时使用C2f_MCA模块替换掉YOLOv8主干部分的后两个C2f模块； 其次提出多尺度部分卷积MSPConv，它将输入分为三个分支，对前两个分支分别进行不同尺度的卷积从而获取多尺度特征，第三个分支不进行卷积操作；然后使用卷积、MSPConv和LSKA注意力机制构成MLBlock模块，并使用MLBlock模块作为C2f中的特征提取模块，构成了C2f_ML； 然后提出特征融合增强颈部网络，即在YOLOv8颈部网络引入特征融合方式CRC替换原来的concat模块，并增加一个跨尺度连接，用来补充来自浅层特征图的细节信息； S4、训练网络模型； S5、分析实验结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。