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龙图腾网获悉北方信息控制研究院集团有限公司申请的专利一种基于阈值约束的深度学习遥感影像船舰目标识别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：CN114463628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202111676459.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于阈值约束的深度学习遥感影像船舰目标识别方法是由徐学永;袁春琦;夏羽;赵西亭;王锦晨;吴定程;于大超;李文沛;赵越;黄梦雪;王湛宇;庞宗光;江龙;罗冠;潘伟斌;赵丽倩设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于阈值约束的深度学习遥感影像船舰目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于阈值约束的深度学习遥感影像船舰目标识别方法，包括以下步骤：1通过OTSU阈值分割法对遥感影像进行阈值分割，实现海陆分离；2遥感影像的形状特征提取；3以深度学习YOLOv5算法为基础，对底层的金字塔网络结构进行多尺度连接融合；4针对遥感图像舰船目标的特点，根据其形状特征进行锚框设计；5引入聚焦分类损失作为YOLOv5算法的损失函数进行回归收敛；6基于改进的YOLOv5算法，输入船舰样本进行训练获取模型；7根据训练好的模型对遥感影像进行船舰目标的识别。本发明根据船舰的形状特征对锚框和损失函数进行优化，改善模型泛化性能，提高了船舰识别精度。

本发明授权一种基于阈值约束的深度学习遥感影像船舰目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于阈值约束的深度学习遥感影像船舰目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：通过OTSU阈值分割法对遥感影像进行阈值分割，实现海陆分离； 步骤2：对海陆分离后的海域遥感影像进行形状特征提取； 步骤3：以深度学习YOLOv5算法为基础，结合特征金字塔结构，对底层的金字塔网络结构进行多尺度连接融合； 所述步骤3具体包括：以低层特征层的横向连接为主，并对其进行特征增强，保证计算量和速度的前提下，剔除顶层的连接； 步骤4：针对遥感图像舰船目标的特点，根据其形状特征进行锚框设计； 所述步骤4具体包括：根据其形状特征进行锚框设计的计算公式为： 其中m指的是特征图的个数，Sk表示锚框大小相对于图片的比例，Smin和Smax表示比例的最小值与最大值， 锚框的纵横比计算公式为： 其中sk是由前面的公式计算得到的，针对纵横比为1的情况增加一个默认框的尺度默认框的坐标中心为|fk|为对应特征图的尺寸大小，i,j∈[0,|fk|； 步骤5：引入聚焦分类损失作为YOLOv5算法的损失函数进行回归收敛； 步骤6：基于改进的YOLOv5算法，输入事先标记好的船舰样本进行训练，得到训练好的深度学习模型； 步骤7：根据训练好的模型对遥感影像进行船舰目标识别。

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