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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于标签分配和特征对齐的定向遥感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：CN116645581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310685974.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于标签分配和特征对齐的定向遥感目标检测方法是由周黎鸣;饶晓晗;李亚辉;刘扬;党兰学;左宪禹;臧文乾;孙康设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标签分配和特征对齐的定向遥感目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种定向遥感目标检测方法。该方法包括：步骤1：采用主干网络提取输入图像的三种不同尺度大小的特征图C3、C4和C5；步骤2：采用特征金字塔网络对特征图C3、C4和C5进行融合，得到五种不同尺度大小的金字塔特征图P3、P4、P5、P6和P7；步骤3：采用跨网格标签分配策略来为真值框分配正负样本，进而采用分配好的样本对特征细化检测头进行训练；步骤4：将五种不同尺度大小的金字塔特征图P3、P4、P5、P6和P7输入至训练好的特征细化检测头，得到目标检测结果。

本发明授权基于标签分配和特征对齐的定向遥感目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种定向遥感目标检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：采用主干网络提取输入图像的三种不同尺度大小的特征图C3、C4和C5； 步骤2：采用特征金字塔网络对特征图C3、C4和C5进行融合，得到五种不同尺度大小的金字塔特征图P3、P4、P5、P6和P7； 步骤3：采用跨网格标签分配策略来为真值框分配正负样本，进而采用分配好的样本对特征细化检测头进行训练；所述跨网格标签分配策略具体包括： 遍历特征金字塔网络各层输出的特征图，基于最大IoU规则匹配将各层特征图上的所有锚框分为候选阳性样本、候选阴性样本和忽略样本； 遍历特征金字塔网络各层输出的特征图，判断当前层特征图上是否存在候选阳性样本：若存在，则从目标中心的邻域网格集合中选择距离目标中心最近的个邻域网格，将该个邻域网格对应的锚框作为初步候选阳性样本集，记作；针对中的每个样本，如果样本的中心点在真值框和候选阳性样本中且其中心点所在的网格负责检测目标，则将该样本作为真值框的阳性样本；若不存在，则遍历下一层；直至遍历完所有层的特征图；其中，i表示特征金字塔网络的第i层； 步骤4：将五种不同尺度大小的金字塔特征图P3、P4、P5、P6和P7输入至训练好的特征细化检测头，得到目标检测结果；所述特征细化检测头的目标检测过程具体包括； 输入的金字塔特征图经过两个串接的卷积层得到分类特征图，基于所述分类特征图按照公式1生成细化特征图： 1 其中，=3,4,5,6,7； 输入的金字塔特征图经过两个串接的卷积层得到回归特征图，在所述回归特征图上选择9个采样点；针对每个采样点，按照公式2生成对齐特征图： 2 其中，表示对齐卷积，表示回归特征图上的每个采样点通过卷积生成的5D偏移向量； 根据对齐特征图分别进行分类和边界回归，预测得到目标的类别和定向框参数。

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