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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于改进RT-DETR的遥感目标检测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：CN119399651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411244876.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于改进RT-DETR的遥感目标检测方法及系统是由吕文涛;李昊瑜设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进RT-DETR的遥感目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进RT‑DETR的遥感目标检测方法及系统，方法包括：步骤1、采集遥感图像数据；步骤2、将采集的遥感图像数据进行去噪、增强对比度和清晰度等预处理；步骤3、预处理后将图片制作成遥感数据集，按比例划分为训练集和验证集；步骤4、采用RT‑DETR模型对遥感数据集进行训练，得到一个遥感目标检测器；步骤5、采用超参数搜索验证方式在验证集上优化目标检测器的各项参数；步骤6、使用步骤5优化后所得遥感目标检测器对测试图像或视频进行检测。本发明相较于原RT‑DETR模型，在保持原有精度的前提下，减少了计算量，加快了网络收敛速度。

本发明授权一种基于改进RT-DETR的遥感目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进RT-DETR的遥感目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集遥感图像数据； 步骤2、将采集的遥感图像数据进行预处理； 步骤3、将预处理后的遥感图像数据制成遥感数据集，将遥感数据集划分为训练集和验证集； 步骤4、采用RT-DETR模型对遥感数据集进行训练，得到遥感目标检测器；本步骤中，所述的RT-DETR模型：采用FasterNet替换现有RT-DETR的backbone模块，FasterNet包括部分卷积PConv和逐点卷积PWConv，FasterNet架构分为四个层级，每个层级由一个嵌入层或合并层开始，用于空间下采样和通道数扩展；每个层级包含多个FasterNet块，每个FasterNet块包含一个PConv层，后跟两个PWConv层，呈现倒置残差块的形式，其中，中间层具有扩展的通道数，并有一个快捷连接以重用输入特征； 所述的RT-DETR模型：采用AgentAttention自注意力替换decoder部分运用的DeformableAttention自注意力，AgentAttention自注意力引入代理令牌，代理令牌首先作为查询令牌的代理从键和值中聚合信息，然后将信息广播回查询令牌； 步骤5、采用超参数搜索验证方式在验证集上优化遥感目标检测器的参数； 步骤6、使用步骤5优化后所得遥感目标检测器对测试图像或视频进行检测。

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浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街928号；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”。

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