买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于YOLO-V网络的检测遥感影像中舰船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：CN115546650B 。

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：202211339370.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于YOLO-V网络的检测遥感影像中舰船方法是由张文杰;余航;刘志恒;周绥平;祁文娟;郭玉茹设计研发完成，并于2022-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLO-V网络的检测遥感影像中舰船方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLO‑V网络的检测遥感影像中舰船方法，其实现步骤为：构建YOLO‑V网络中的Input子网络，构建YOLO‑V网络的Backbone子网络，构建YOLO‑V网络中的Neck子网络，构建YOLO‑V网络中的Head子网络，构建YOLO‑V网络，生成训练集和验证集，训练YOLO‑V网络，检测遥感影像中的舰船。本发明能够较好的解决检测遥感影像中小型舰船漏检的问题，提高了检测舰船的精确度，本发明检测舰船消耗的时间更短，提高了从光学遥感影像中检测舰船的效率，可用于实时检测光学遥感影像中的舰船。

本发明授权基于YOLO-V网络的检测遥感影像中舰船方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO-V网络的检测遥感影像中舰船方法，其特征在于，该方法的步骤包括如下： 步骤1，构建YOLO-V网络中的Input子网络： Input子网络由缩放层和增强层串联组成，所述缩放层和增强层分别采用图片自适应缩放算法和数据增强算法实现；数据增强算法使用Mosaic函数和Mixup函数实现； 步骤2，构建YOLO-V网络的Backbone子网络： 搭建一个11层的Backbone子网络，其结构依次为：Focus层，第一卷积层，第一C3层，第二卷积层，第二C3层，第三卷积层，第三C3层，第四卷积层，混合空间金字塔池化层，协同注意力层，第四C3层； 步骤3，构建YOLO-V网络中的Neck子网络： 步骤3.1，搭建一个11层的Neck-A子网络，其结构依次为：第一卷积层，第一上采样层，第一拼接层，第一C3层，第二卷积层，第二上采样层，第二拼接层，第二C3层，第三卷积层，第三上采样层，第三拼接层； 步骤3.2，搭建一个10层的Neck-B子网络，其结构依次为：第一C3层，第一卷积层，第一拼接层，第二C3层，第二卷积层，第二拼接层，第三C3层，第三卷积层，第三拼接层，第四C3层； 步骤3.3，将Neck-A子网络中的第三拼接层与Neck-B子网络中的第一C3层级联，将Neck-A子网络中的第二C3层与Neck-B子网络中的第一拼接层级联，将Neck-A子网络的第一C3层与Neck-B子网络中的第二拼接层级联，将Neck-A子网络中的第一卷积层与Neck-B子网络中的第三拼接层级联，得到Neck子网络； 步骤4，构建YOLO-V网络中的Head子网络： Head子网络由第一检测层，第二检测层，第三检测层和第四检测层并联组成，实现Head子网络中具有大尺度浅层特征图的检测层； 步骤5，构建YOLO-V网络： 步骤5.1，将Backbone子网络中的第一C3层，第二C3层和第三C3层分别与Neck-A子网络中的第一拼接层，第二拼接层和第三拼接层级联，将第四C3层与Neck-A子网络中的第一卷积层串联；同时再将Backbone子网络中的第二C3层和第三C3层分别与Neck-B子网络中的第一拼接层和第二拼接层级联，在Neck子网络中引入跨越式连接；将Neck-A子网络中的第三拼接层与Neck-B子网络中的第一C3串联，Neck-A子网络中的第一卷积层，第一C3层和第二C3层分别与Neck-B子网络中的第三拼接层，第二拼接层和第三拼接层级联；将Neck-B子网络中的第一C3层，第二C3层，第三C3层和第四C3层分别与Head子网络中的第一检测层，第二检测层，第三检测层和第四检测层级联，完成Backbone子网络，Neck子网络、Head子网络的三个子网络的连接； 步骤5.2，将Input子网络的增强层与Backbone子网络的Focus层串联构成YOLO-V网络； 步骤6，生成训练集和验证集： 步骤7，训练YOLO-V网络： 步骤8，检测遥感影像中的舰船。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2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”。