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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利空间光学遥感载荷像差智能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：CN119919818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510403094.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权空间光学遥感载荷像差智能检测方法是由姜肖楠;高鑫;鲍赫;傅瑶;张雨设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本空间光学遥感载荷像差智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像技术领域，尤其涉及一种空间光学遥感载荷像差智能检测方法，本方法将MDHA机制引入YOLOv8网络中得到YOLOv8_MA网络，并采用训练好的YOLOv8_MA模型进行遥感图像的像差类别分类检测，实现了对光学遥感图像中的星点目标进行自动化的检测，可以高效推演出成像系统的像差情况，从而为光学遥感载荷的在轨像差调整提供关键信息支持。

本发明授权空间光学遥感载荷像差智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种空间光学遥感载荷像差智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取遥感图像数据集，并对所述遥感图像数据集进行预处理，得到训练集； S2：构建YOLOv8_MA网络架构，并使用步骤S1得到的训练集对所述YOLOv8_MA网络架构进行训练，得到YOLOv8_MA模型；所述YOLOv8_MA网络架构以YOLOv8网络架构作为基础网络，在所述YOLOv8网络架构的颈部网络中加入MDHA模块和带有MDHA子模块的C2f_MA模块； 所述YOLOv8_MA网络架构的颈部网络还包括C2f模块、CBS模块以及上采样模块；所述YOLOv8_MA网络架构的主干网络输出的特征图B1经所述MDHA模块进行处理后，获得特征图A1；所述特征图A1经所述上采样模块进行上采样处理后与所述主干网络输出的特征图B2进行拼接操作，获得特征图A2；所述特征图A2依次经所述C2f模块处理后，获得特征图A3；所述特征图A3经所述上采样模块进行上采样操作后，与所述主干网络输出的特征图B3进行拼接操作，获得特征图A4；所述特征图A4经所述C2f_MA模块处理后，获得特征图A5；所述特征图A5经所述CBS模块的操作后，与所述特征图A3进行拼接操作，获得特征图A6；所述特征图A6经所述C2f_MA模块处理后，获得特征图A7；所述特征图A7经所述CBS模块的操作后，与所述特征图A1进行拼接操作，获得特征图A8；所述特征图A8经所述C2f_MA模块处理后，获得特征图A9，将所述特征图A5、所述特征图A7和所述特征图A9均输入至所述YOLOv8_MA网络架构的头部网络； S3：将待检测的遥感图像输入步骤S2得到的YOLOv8_MA模型中进行分类检测，得到对应的像差类别。

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