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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于YOLOX网络的遥感影像点状独立房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：CN116630807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310624740.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于YOLOX网络的遥感影像点状独立房检测方法及系统是由芮杰;李美霖;刘智;金飞;林雨准;王淑香;左溪冰;霍爱梅;马莉设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOX网络的遥感影像点状独立房检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感影像目标识别技术领域，特别涉及一种基于YOLOX网络的遥感影像点状独立房检测方法及系统，对收集的点状独立房影像数据集中的农村或山区居民地区域单体建筑房屋进行标签标注，并通过样本增强方式扩充，得到点状独立房影像样本集；基于YOLOX网络构建点状独立房目标检测模型，并建立模型训练的目标损失函数；利用样本集并目标损失函数对目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型；将待检测的遥感影像数据输入至训练后的目标检测模型，利用训练后的目标检测模型获取遥感影像单体建筑房屋目标。本发明可提升多尺度特征识别和细粒度特征表达能力，在点状独立房等分布零散且小尺度的地物目标遥感影像检测具有一定的通用性。

本发明授权基于YOLOX网络的遥感影像点状独立房检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOX网络的遥感影像点状独立房检测方法，其特征在于，包含： 对收集的点状独立房影像数据集中的农村或山区居民地区域单体建筑房屋进行标签标注，并通过样本增强方式对标签标注后的数据集进行扩充，得到点状独立房影像样本集； 基于YOLOX网络构建点状独立房目标检测模型，并建立模型训练的目标损失函数，其中，点状独立房目标检测模型中以残差网络和Focus模块为主干网络、以PANet网络为特征金字塔提取网络并以解耦合头DecoupledHead为YOLOHead检测网络，目标损失函数使用Swish激活函数； 利用点状独立房影像样本集并基于建立的目标损失函数对点状独立房目标检测模型进行训练优化，得到训练后的点状独立房目标检测模型； 将待检测的遥感影像数据输入至训练后的点状独立房目标检测模型，利用训练后的点状独立房目标检测模型获取遥感影像单体建筑房屋目标； 通过样本增强方式对标签标注后的数据集进行扩充，还包含：对数据集中图像的居民地区域进行特征增强来增强感兴趣区域视觉显著性； 对数据集中图像的居民地区域进行特征增强来增强感兴趣区域视觉显著性，包含： 首先，通过边缘检测提取数据集图像中感兴趣区域居民地信息的纹理特征分量，利用高斯函数将纹理特征分量转化为显著性热图； 然后，根据显著性热图对居民地区域进行估计，将估计得到的显著性热图以自适应参数倍率融合到原图像上，以原图像中感兴趣的居民地区域进行分层增强并减弱非感兴趣区域效应。

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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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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