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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于yolo-R模型的月球落石旋转目标检测方法与装置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：CN120047758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510536216.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于yolo-R模型的月球落石旋转目标检测方法与装置是由周家庆;苗丁锐博;仇登高;鄢建国设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于yolo-R模型的月球落石旋转目标检测方法与装置在说明书摘要公布了：本申请公开了基于yolo‑R模型的月球落石旋转目标检测方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取月球遥感影像数据训练集；其中，月球遥感影像训练数据集包括月球遥感影像的切片图像和月球落石的四点式标签；将月球遥感影像的切片图像输入到改进的yolo‑R模型中，得到旋转目标预测结果；基于旋转目标预测结果和月球落石的四点式标签构建损失函数，基于损失函数对改进的yolo‑R模型进行训练；获取待检测月球遥感影像的切片图像，将待检测月球遥感影像的切片图像输入到训练好的改进的yolo‑R模型中，得到待检测月球遥感影像的切片图像的旋转目标预测结果。本申请能减少将普通月球表面岩石识别为月球落石的误检，提高目标检测的准确率。

本发明授权基于yolo-R模型的月球落石旋转目标检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于yolo-R模型的月球落石旋转目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取月球遥感影像数据训练集；其中，所述月球遥感影像训练数据集包括月球遥感影像的切片图像和月球落石的四点式标签； 将所述月球遥感影像的切片图像输入到改进的yolo-R模型中，得到旋转目标预测结果；改进的yolo-R模型包括骨架网络模块、特征提取模块和改进的头部输出模块； 改进的yolo-R模型的处理过程为：将月球遥感影像的切片图像输入到骨架网络模块得到第一特征图；将第一特征图输入到特征提取模块中得到第二特征图；将第二特征图输入到改进的头部输出模块中得到多个旋转目标候选框；对多个旋转目标候选框计算置信度，将置信度最高的旋转目标候选框作为旋转目标预测结果； 改进的头部输出模块包括依次连接的原始卷积层、改进卷积层、池化层和连接层； 改进的头部输出模块的处理过程为：将第二特征图输入到原始卷积层中得到预测候选框；将预测候选框输入到改进卷积层中提取角度信息，基于角度信息和预测候选框得到旋转目标候选框；将旋转目标候选框输入到池化层中进行分类；将分类后的旋转目标候选框输入到连接层中得到最终的旋转目标候选框； 基于所述旋转目标预测结果和所述月球落石的四点式标签构建损失函数，基于所述损失函数对所述改进的yolo-R模型进行训练； 获取待检测月球遥感影像的切片图像，将所述待检测月球遥感影像的切片图像输入到训练好的改进的yolo-R模型中，得到待检测月球遥感影像的切片图像的旋转目标预测结果。

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