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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于融合卷积注意力机制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：CN116229295B 。

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：202310176483.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于融合卷积注意力机制的遥感图像目标检测方法是由朱虎明;王晨;王金成;缪孔苗;李秋明;薛怡煜;侯彪;焦李成设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合卷积注意力机制的遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合卷积注意力机制的遥感图像目标检测方法，解决了小目标检测精度低，收敛速度慢的问题。实现包括：收集并处理遥感图像数据；搭建特征提取主干网络、融合卷积的Transformer编码‑解码架构；组成融合卷积注意力机制目标检测网络模型；训练、测试目标检测网络模型。本发明采用金字塔结构的下采样特征提取主干网络，对不同大小的输入图像输出大小相同的特征矩阵；搭建了具有深度卷积、逐点卷积的卷积模块，增强了对遥感图像局部特征的信息提取能力；将部分注意力头替换为卷积模块，降低了矩阵运算的大参数量，降低了训练耗时。用在航空飞机、遥感卫星、智慧交通、智慧农业等对遥感图像目标检测实时性和准确率要求高的领域。

本发明授权基于融合卷积注意力机制的遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合卷积注意力机制的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括有如下步骤： 步骤1，收集并处理遥感图像数据：从公开网站中获取公开的遥感图像，将其划分为训练数据集、验证数据集、测试数据集，总体构成遥感图像数据集；该遥感图像数据集共包含十五类目标，分别是：飞机、船、存储罐、棒球场、网球场、篮球场、操场、港口、桥梁、大型车辆、小型车辆、直升飞机、环岛、足球场、游泳池；将遥感图像数据集中的原始图像数据所有目标的坐标和类别信息生成txt文件，并和原始图像数据一起输入到搭建的特征提取主干网络中； 步骤2，搭建特征提取主干网络：搭建的特征提取主干网络由四个卷积组顺序连接构成，第一个卷积组依次通过卷积层、Norm层、激活函数层、最大池化层构成；其中，第二、三、四卷积组分别由不同数目的残差连接单元顺序连接构成，每个残差连接单元的结构为卷积层、GN层、激活函数层顺序堆叠而成；输入的原始图像数据经过搭建的特征提取主干网络下采样操作后输出遥感图像特征矩阵； 步骤3，搭建融合卷积的Transformer编码器：搭建的Transformer编码器包含有卷积模块和注意力模块并行连接构成的融合卷积多头注意力模块，该编码器从输入端依次包括有融合卷积多头注意力模块、残差连接和层归一化模块、前向传播模块、残差连接和层归一化模块，其中，所述融合卷积多头注意力模块中的卷积模块包括有顺序连接的第一卷积层、第一激活函数层、第二卷积层、BN层、第二激活函数层、第三卷积层，注意力模块包括有顺序连接的LN层、自注意力层、前馈网络层；其中，卷积模块和注意力模块的比例为4：4，卷积模块与注意力模块输出后的矩阵大小相同，通过concat级联后形成与融合卷积的Transformer编码器输入矩阵大小相同的输出矩阵； 步骤4，搭建混合注意力机制的Transformer解码器：解码器通过自注意力机制对输入的目标查询矩阵进行冗余信息处理，交叉注意力机制对编码器输出的特征矩阵和目标查询矩阵进行关系建模，通过前向传播模块对图像特征和预测框进行特征变换； 步骤5，组成融合卷积注意力机制目标检测网络模型：建立依次由特征提取主干网络、融合卷积的Transformer编码器、混合注意力机制的Transformer解码器组成的融合卷积注意力机制目标检测网络模型，简称网络模型； 步骤6，训练融合卷积注意力机制目标检测网络模型：用训练数据集对由特征提取主干网络、融合卷积注意力机制编码器、混合注意力机制解码器顺序连接构成的融合卷积注意力机制目标检测网络模型进行训练，得到训练好的融合卷积注意力机制目标检测网络模型； 步骤7，测试融合卷积注意力机制目标检测网络模型：用训练好的融合卷积注意力机制目标检测网络模型对测试数据集进行检测，即将测试集输入到训练好的融合卷积注意力机制目标检测网络模型中，得到遥感图像数据集每一类目标的检测结果，包括平均精度AP及所有类目标的平均精度均值mAP。

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