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龙图腾网获悉长光卫星技术股份有限公司申请的专利一种遥感影像表观质量自动化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：CN120894708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511403819.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种遥感影像表观质量自动化检测方法及系统是由范黎明;周凯;钟兴;陈善搏;宫霖设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像表观质量自动化检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种遥感影像表观质量自动化检测方法及系统，属于遥感图像处理领域，解决了现有技术存在仅集中于某一表观质量类型的检测，无法对大尺度遥感影像中的多种表观质量异常进行快速识别和区域定位，并且表观质量检测的实时性与精度较低的技术问题。构建数据集，并对数据集进行多样化数据增强；将多样化数据增强后的数据集处理后，利用其对目标检测网络进行训练；对高分辨率遥感影像进行多样化数据增强，利用训练完成的目标检测网络对多样化数据增强后的高分辨率遥感影像进行目标检测，得到异常统计结果。本发明用于实现对大尺度遥感图像中的多种表观质量异常进行快速识别与区域定位。

本发明授权一种遥感影像表观质量自动化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像表观质量自动化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建数据集，并对数据集进行多样化数据增强； 步骤2，将多样化数据增强后的数据集处理后，利用其对目标检测网络进行训练； 步骤3，对高分辨率遥感影像进行多样化数据增强，利用训练完成的目标检测网络对多样化数据增强后的高分辨率遥感影像进行目标检测，得到异常统计结果； 所述的步骤1中的多样化数据增强，具体为： 基于区域动态权重对数据集进行局部拉伸处理，对处理后的数据集进行重采样，得到多样化数据增强后的数据集； 所述的基于区域动态权重对数据集进行局部拉伸处理，具体为： 将数据集中的训练样本划分为多个局部块，获取每个局部块对应的局部灰度范围，分别对每个局部块进行线性拉伸，将线性拉伸后的多个局部块进行权重融合，得到处理后的数据集； 所述的步骤3中的利用训练完成的目标检测网络对多样化数据增强后的高分辨率遥感影像进行目标检测，具体为： 将高分辨率遥感影像均匀分割为多个子窗口，剔除重叠预测框后输入训练完成的目标检测网络中进行目标检测； 所述的剔除重叠预测框，具体为： 分别计算多个相邻子窗口中多个重叠预测框的置信度，保留每个相邻子窗口中置信度最高的重叠预测框，剔除该相邻子窗口中其他重叠预测框； 所述的目标检测网络还包括横向注意力机制模块，所述的横向注意力机制模块，具体为： 对输入图像的水平方向进行全局平均池化，经第一卷积层对全局平均池化结果进行通道压缩，采用非线性激活后，利用第二卷积层进行通道还原，经激活函数处理得到注意力权重，利用注意力权重对输入图像进行特征加权，获取输入图像的水平位置编码，扩展输入图像的水平位置编码维度，将特征加权后的输入图像和维度扩展后的水平位置编码结合，输出增强后的图像。

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