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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队航天工程大学士官学校申请的专利一种遥感影像协同解译方法、系统、电子设备及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：CN116310755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310187045.3，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种遥感影像协同解译方法、系统、电子设备及介质是由田鹏义;宋崧;汪涛;郑晓霞;林栋;孔德强;李华;陈洁;尚国强;孙艺玲设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像协同解译方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感影像协同解译方法、系统、电子设备及介质，属于遥感影像处理技术领域。该方法包括：获取不同侦查探测资源的遥感影像；将所述遥感影像按照不同区域进行划分，得到多个区域的遥感影像；对各所述区域的遥感影像，基于深度学习算法进行目标识别，并对不同区域重叠部分的遥感影像中识别的目标进行融合处理；所述目标包括飞机和舰船；基于所述目标对不同区域的遥感影像进行标注，并整合标注后的不同区域的遥感影像。本发明能够保证大幅大范围遥感影像目标解译的时效性、准确性、快速性。

本发明授权一种遥感影像协同解译方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像协同解译方法，其特征在于，包括： 获取不同侦查探测资源的遥感影像； 将所述遥感影像按照不同区域进行划分，得到多个区域的遥感影像； 对各所述区域的遥感影像，基于深度学习算法进行目标识别，并对不同区域重叠部分的遥感影像中识别的目标进行融合处理；具体包括：基于深度学习算法的主干网路DarkNet-53和FPN网络对遥感影像进行特征提取，提取特征图；利用深度学习算法的Head网络通过回归方法提取预测目标方框中心点坐标、宽、高参数；利用深度学习算法的logisticregression方法提取每个预测目标方框属于各个类别的置信度；基于置信度大于一定的阈值筛选预测目标方框，然后对所有预测目标方框使用非极大抑制NMS方法提取最终的目标框，并利用argmax方法获取目标类别；所述目标包括飞机和舰船； 基于所述目标对不同区域的遥感影像进行标注，并整合标注后的不同区域的遥感影像；具体包括：基于深度学习算法对不同区域重叠部分的遥感影像进行目标识别，得到不同目标的识别概率；对不同目标的识别概率进行加权求平均，得到最终识别结果。

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航天工程大学士官学校，其通讯地址为：102200 北京市昌平区府学路七号3-2-209；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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