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龙图腾网获悉上海大学;武汉大学;东华理工大学申请的专利遥感图像道路目标检测方法及装置、介质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：CN117253152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202311289351.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权遥感图像道路目标检测方法及装置、介质是由李成范;张子璇;孟令奎;梁朝曦;刘学锋设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本遥感图像道路目标检测方法及装置、介质在说明书摘要公布了：一种遥感图像道路目标检测方法及装置、介质，所述遥感图像道路目标检测方法包括：获取待检测的目标遥感图像；采用YOLOv5模型对所述目标遥感图像进行检测，确定所述目标遥感图像中的目标对象，包括：获取目标尺度路径特征，所述目标尺度路径特征表征微小路径特征以及小路径特征；将所述目标路径输入至所述YOLOv5模型的头部网络，确定所述目标遥感图像中的目标对象。采用上述方案，能够精准定位和检测小目标对象。

本发明授权遥感图像道路目标检测方法及装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像道路目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的目标遥感图像； 采用YOLOv5模型对所述目标遥感图像进行检测，确定所述目标遥感图像中的目标对象，包括：获取目标尺度路径特征，所述目标尺度路径特征表征微小路径特征以及小路径特征；将目标路径输入至所述YOLOv5模型的头部网络，确定所述目标遥感图像中的目标对象； 所述获取目标尺度路径特征，包括：获取微小路径特征f1以及小路径特征f2′；分别提取所述微小路径特征f1的第一通道域内部信息F1，以及所述小路径特征的第二通道域内部信息F′2；其中，F1＝CAf1，F′2＝CAf′2，CAf1为对f1进行通道注意力CA运算，CAf′2为对f′2进行CA运算；将所述第一通道域内部信息F1进行下采样操作，得到下采样操作后的第一通道域内部信息fdCAf1；将所述第二通道域内部信息与下采样操作后的第一通道域内部信息进行融合，得到目标尺度路径特征；所述目标尺度路径特征为：其中，为对CAf′2与fdCAf1进行拼接操作；所述YOLOv5模型的损失函数为： L＝αLnwd+βLIoU； 其中，α为第一权重系数，β为第二权重系数，且α与β的和为1； Lnwd＝1-NWDNp,NgLloU＝1-IoU，IoU为预测框与真实框之间的交并比，C为目标遥感图像中各对象的平均绝对大小；cxp表征预测框的中心的横坐标，cyp表征预测框的中心的纵坐标，wp表征预测框的宽度，hp表征预测框的高度；cxg表征真实框的中心的横坐标，cyg表征真实框的中心的纵坐标，wg表征真实框的宽度，hg表征真实框的高度；为计算的转置，为计算的转置，表征计算预测框与真实框的瓦瑟斯坦距离。

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