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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于遥感图像的漂浮物检测方法、装置、存储介质及设备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：CN117315370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311403541.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于遥感图像的漂浮物检测方法、装置、存储介质及设备是由叶小岭;圣涛;胡凯;张虎;张颖超;熊雄设计研发完成，并于2023-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感图像的漂浮物检测方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遥感图像的漂浮物检测方法、装置、存储介质及设备，属于图像处理技术领域，包括：获取遥感图像；对所述遥感图像进行预处理；将预处理后的遥感图像输入到训练好的漂浮物检测模型中，得到包含检测结果的标签图像；本发明通过特征分流模块对对强弱特征层进行分类，保留强特征层，达到减轻网络负载的同时提高模型分割精度的效果；通过多尺度特征提取模块得到可变尺度特征提取窗口，满足不同尺寸大小的漂浮物进行特征提取的需求，从而提高模型对上下文特征信息的获取能力；通过级联反馈注意力模块，在每个注意力机制的输出后融合输入图像来防止过渡关注或关注偏差；从而提高漂浮物检测精度。

本发明授权一种基于遥感图像的漂浮物检测方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感图像的漂浮物检测方法，其特征在于，包括： 获取遥感图像； 对所述遥感图像进行预处理； 将预处理后的遥感图像输入到训练好的漂浮物检测模型中，得到包含检测结果的标签图像； 所述漂浮物检测模型包括改进ResNet-50、特征分流模块、多尺度特征提取模块和级联反馈注意力模块； 所述改进ResNet-50为漂浮物检测模型的骨干网络，用于初步提取遥感图像中的特征信息，输出第一特征图； 所述特征分流模块对所述第一特征图进行强弱特征筛选，保留第一特征图中的强特征层，输出第二特征图； 所述多尺度特征提取模块从所述第二特征图中提取多尺度特征图； 所述级联反馈注意力模块分别计算多尺度特征图在空间维度和通道维度的权重，将得到的权重和多尺度特征图融合，得到标签图像； 所述特征分流模块对所述第一特征图进行强弱特征筛选，包括： 对第一特征图的第一层特征层和第二层特征层进行特征堆叠，对第一特征图的第三层特征层和第四层特征层进行特征堆叠，得到两个第一中间特征图； 通过全局平均池化逐层计算两个第一中间特征图的权值； 权值大于0的特征层为强特征层，权值小于或等于0的特征层为弱特征层，去除两个第一中间特征图中的弱特征层，得到两个第一中间强特征图； 分别对两个所述第一中间强特征图进行卷积，然后进行特征堆叠，得到第二特征图。

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