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龙图腾网获悉济南浪潮数据技术有限公司申请的专利一种光学遥感图像目标检测方法、装置及介质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：CN119323665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411345330.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种光学遥感图像目标检测方法、装置及介质是由杨聪敏设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光学遥感图像目标检测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种光学遥感图像目标检测方法、装置及介质，涉及光学遥感目标检测技术领域，用于实现目标检测，针对Yolov5模型对目标检测的检出率有待进一步提高的问题，提供一种光学遥感图像目标检测方法，通过引入注意力模块在网络模型提取图像特征时保留位置信息，并在捕获长期依赖的同时增加对空间信息的关注。使得网络模型可以更加关注感兴趣的区域，抑制其他不重要的部分，从而增强了对空间信息的关注，以进一步提高注意力模型对网络模型性能的提升。基于本方法改进后的目标检测网络模型鲁棒性更好，从而提高光学遥感图像目标的检出率，特别对于小目标的识别具有更好的性能表现。

本发明授权一种光学遥感图像目标检测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种光学遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括： 获取光学遥感图像数据集； 基于Yolov5检测网络模型，引入注意力模块，以得到目标检测网络模型；其中，所述注意力模块用于：将通道注意力分解为第一方向、第二方向两个不同方向聚合特征的编码过程；沿所述第一方向的编码过程保留所述图像特征的位置信息以得到第一特征；沿所述第二方向的编码过程捕获所述图像特征的长期依赖，以得到第二特征；对所述图像特征的空间信息进行聚焦，以得到第三特征；融合所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征，以得到并输出目标特征； 通过所述光学遥感图像数据集对所述目标检测网络模型进行训练，并持久化存储训练好的所述目标检测网络模型； 部署训练好的所述目标检测网络模型，并对实际光学遥感图像进行目标检测； 其中，所述目标检测网络模型中Neck部分的跨阶段局部结构还包括：残差分支；所述残差分支的输入端与所述跨阶段局部结构的输入端连接，所述残差分支的输出端与所述跨阶段局部结构中的拼接模块的输入端连接； 所述目标检测网络模型的损失函数中的定位损失为： ； ； ； 其中，为定位损失；分别为预测框和标签框；为预测框中心点与标签框中心点之间的欧氏距离；为同时包含预测框与标签框的最小框对角线距离；分别为预测框和标签框的宽度；分别为预测框和标签框的高度；e为自然常数。

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