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龙图腾网获悉北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学申请的专利显式轮廓引导和空间变化上下文增强的遥感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：CN115830449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211530957.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权显式轮廓引导和空间变化上下文增强的遥感目标检测方法是由王裕沛;张玺;陈亮;师皓;周小琪设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本显式轮廓引导和空间变化上下文增强的遥感目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种显式轮廓引导和空间变化上下文增强的遥感目标检测方法，通过特征提取网络，得到输入图像的多尺度目标特征图，通过空间变化上下文增强算法将最深层特征图的空间位置信息编码到全局上下文中，得到空间变化上下文卷积核，并结合预设空洞率，得到多尺度上下文感知空间变化加权因子，加权得到空间感知上下文增强目标特征图；通过特征融合网络和轮廓引导特征提取算法，分别得到多尺度目标融合特征图和轮廓感知特征图；结合轮廓引导特征融合算法和多尺度双重注意力机制，得到显式轮廓引导目标检测特征图，并输入到目标框检测头中，得到目标检测结果。本发明能够提升复杂背景下多类目标的检测性能和定位精度。

本发明授权显式轮廓引导和空间变化上下文增强的遥感目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种显式轮廓引导和空间变化上下文增强的遥感目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取输入图像，通过YOLOX特征提取网络得到多尺度目标特征图； 通过空间变化上下文增强算法，将最深层特征图的空间位置信息编码到全局上下文中，得到包含语义信息和空间位置信息的空间变化上下文卷积核； 根据预设的空洞率和所述空间变化上下文卷积核对所述最深层特征图进行深度空洞卷积计算，得到多尺度上下文感知空间变化加权因子，根据所述多尺度上下文感知空间变化加权因子对所述最深层特征图进行加权，得到空间感知上下文增强目标特征图； 通过YOLOX特征融合网络，对所述多尺度目标特征图和所述空间感知上下文增强目标特征图进行融合，得到多尺度目标融合特征图； 通过轮廓引导特征提取算法，提取所述多尺度目标融合特征图的轮廓感知特征图，并采用轮廓损失函数进行显式监督，得到目标轮廓图； 结合轮廓引导特征融合算法和多尺度双重注意力机制，将所述轮廓感知特征图与所述多尺度目标融合特征图进行融合，得到显式轮廓引导目标检测特征图； 将所述显式轮廓引导目标检测特征图输入到目标框检测头中，得到目标检测结果。

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北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学，其通讯地址为：401135 重庆市渝北区龙兴镇曙光路9号9幢；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”。