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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学;黑龙江科技大学申请的专利基于前景注意力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：CN116543315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310596184.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于前景注意力网络的遥感图像目标检测方法是由何鸣;杨芸玮;张政超;张峻博;周连科;王念滨;王勇;孙彧设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于前景注意力网络的遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：基于前景注意力网络的遥感图像目标检测方法，具体涉及一种基于多尺度特征融合、前景注意力网络和原型生成网络的小样本遥感图像目标检测方法，为解决现有的结合原型网络思想的小样本图像目标检测方法使小样本的遥感图像目标检测结果准确率低的问题。它利用多尺度融合特征提取网络提取每张图像的多尺度特征，再利用前景注意力网络得到增强特征，针对同一目标，利用基于余弦距离的原型生成网络对当前目标的不同增强特征赋予不同权重，加权平均，得到每类目标的原型。获取待查询图像的多尺度特征，利用RPN得到每个尺度特征中目标的建议框，将与建议框目标相似度最高的目标原型作为待查询图像的目标，得到目标种类及位置。属于遥感图像目标检测领域。

本发明授权基于前景注意力网络的遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于前景注意力网络的遥感图像目标检测方法，其特征在于：它包括以下步骤： S1、在DIOR数据集中获取各目标的图像，每张图像中均已标注目标种类及位置，针对每类目标，定义当前目标的K个已标注样本作为支持集，剩余的已标注样本作为查询集，将支持集中的图像称为支持图像，将查询集中的图像称为查询图像； S2、构建多尺度融合特征提取网络，多尺度融合特征提取网络依次包括骨干网络、全局上下文模块、FPN网络和特征融合模块，将支持集输入多尺度融合特征提取网络内，得到每张支持图像的多尺度特征； S3、构建前景注意力网络，将每张支持图像的多尺度特征输入前景注意力网络内，得到对应的增强特征； S4、构建基于余弦距离的原型生成网络，将所有支持图像的增强特征输入基于余弦距离的原型生成网络内，针对同一目标，通过余弦距离对当前目标的不同增强特征赋予不同权重，对所有权重进行加权平均，得到当前目标的原型，即可得到每类目标的原型； S5、利用所有目标的原型检测查询集中每张查询图像对应的目标，得到每张查询图像对应的目标种类及位置； S6、基于每张查询图像对应的目标种类及目标位置，重复执行S2-S5，更新每类目标的原型，直至满足迭代次数上限，得到每类目标原型； S7、利用S2对待查询图像进行特征提取，得到待查询图像的多尺度特征，将多尺度特征输入RPN网络内，得到每个尺度特征中目标的建议框； 计算建议框对应的目标与S6得到的每类目标原型的相似度，并根据每类目标原型分别对建议框进行位置修正，将相似度最高的目标原型作为待查询图像中的目标，根据目标和修正后的建议框得到待查询图像中目标的种类及位置。

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哈尔滨工程大学;黑龙江科技大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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”。