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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利结合遥感影像浅层云雾去除的发射车状态辨识方法及系统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：CN119131609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411092376.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权结合遥感影像浅层云雾去除的发射车状态辨识方法及系统是由徐其志;孔子阳;马峰;邓宏彬设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合遥感影像浅层云雾去除的发射车状态辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了结合遥感影像浅层云雾去除的发射车状态辨识方法及系统，包括：获取原始光学遥感图像数据，并进行预处理，输入至端到端一体化网络；通过网络中的DehazeNet云去除网络对预处理后图像进行浅层云雾去除；利用级联SC‑Yolo目标检测网络对去除浅层云雾后图像进行目标特征提取、特征整合、发射车定位检测以及状态分类辨识；通过计算云去除网络、目标检测网络各自损失函数进行监督训练，并将发射车定位检测结果反馈给云去除网络，调整云去除权重；待测光学遥感图像数据输入训练好的端到端一体化网络，输出发射车定位检测结果以及状态分类结果；本发明提高了浅层云雾干扰下发射车状态辨识精度，降低了虚警率。

本发明授权结合遥感影像浅层云雾去除的发射车状态辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合遥感影像浅层云雾去除的发射车状态辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： S101、获取原始光学遥感图像数据； S102、对原始光学遥感图像数据进行预处理，并输入至云去除网络和目标检测网络顺序连接的端到端一体化网络； S103、通过端到端一体化网络中的DehazeNet云去除网络对预处理后的光学遥感图像数据进行浅层云雾去除； S104、利用端到端一体化网络中的级联SC-Yolo目标检测网络对去除浅层云雾后的图像数据进行目标特征提取、特征整合、发射车定位检测以及发射车状态分类辨识； S105、通过计算DehazeNet云去除网络、级联SC-Yolo目标检测网络各自的损失函数进行监督训练，并将级联SC-Yolo目标检测网络的发射车定位检测结果反馈给DehazeNet云去除网络，调整云雾去除时的云去除权重； S106、获取待测光学遥感图像数据输入训练好的端到端一体化网络，输出发射车定位检测结果以及发射车状态分类辨识结果； DehazeNet云去除网络包括特征提取块、特征强化块和图像重建块； 特征提取块、特征强化块和图像重建块依次连接，特征提取块和图像重建块之间在相同特征图尺度上进行跳跃连接； 特征提取块的输入为原始图像，经过两次卷积层和下采样层，获取图像的深层特征图；特征强化块利用Swin-transformer编码器和解码器对深层特征图进行特征强化还原发射车纹理特征；图像重建块对特征强化后的图像经过两次卷积层和上采样层并结合跳跃连接获取的多尺度特征进行图像重建，获得去除浅层云雾的清晰图像； 级联SC-Yolo目标检测网络包括依次连接的主干网络、颈部网络、目标检测头和状态分类头； 主干网络用于从去除浅层云雾后的图像数据逐步提取不同层次的特征图，颈部网络用于进行多尺度特征融合，目标检测头用于通过多尺度融合特征图对发射车进行检测和定位，状态分类头用于基于目标检测头的输出结果对发射车的具体状态进行辨识。

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