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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于轻量化和注意力机制的空间非合作目标部件识别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：CN115205467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210959213.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于轻量化和注意力机制的空间非合作目标部件识别方法是由赵高鹏;李琮;黄皓冉;刘衍喜;严权民;陈玉婷设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化和注意力机制的空间非合作目标部件识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化和注意力机制的空间非合作目标部件识别方法，该方法主要步骤包括：首先使用三维软件生成空间目标的图像数据，部分直接进行标注作为数据集，另一部分与真实空间目标图像共同作为风格迁移算法的输入进行数据增强，增强后得到的图像数据再进行标注，和三维软件直接生成的图像共同作为最终的数据集；其次构建轻量化网络模型，利用注意力机制对模型进行优化，并使用训练数据集对模型进行训练；最后使用训练好的轻量化网络模型进行空间目标部件识别，得到最终的识别结果。本发明所述方法能够解决复杂空间环境下多模态目标的特征提取困难、星载平台计算资源受限等情况下的特征部件识别问题，具有内存占用少、识别精度高的特点，能够实现五种典型部件帆板、本体、三脚架、对接环和喷管的有效识别。

本发明授权一种基于轻量化和注意力机制的空间非合作目标部件识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化和注意力机制的空间非合作目标部件识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、通过三维软件渲染仿真生成包含空间非合作航天器五种典型部件帆板、本体、三脚架、对接环和喷管的空间目标图片数据，使用标注软件进行目标类别和位置的标注，作为部分数据集，用于轻量化网络模型的训练和后续测试； 步骤2、使用部分步骤1中生成的空间目标图片和暗室内拍摄的目标图像作为输入，训练风格迁移神经网络，使用训练好的风格迁移网络将这部分三维软件生成的图像的风格转换为更接近真实场景的图像风格，用这些图像替代步骤1中的对应图像，并使用标注软件进行目标类别和位置的标注，作为数据集，用于轻量化网络模型的训练和后续测试； 步骤3、轻量化网络模型构建与优化，在Yolov5s网络主干Backbone部分和Neck部分添加特征融合层模块和SK-Net模块，在主干网络的三个输出通道后面分别添加transformer模块；进行权重初始化和超参数的设置；加载训练数据集对改进的轻量化网络模型进行训练，保留验证集mAP最高的权重作为模型权重； 步骤4、根据步骤3训练保留的权重结果，作为测试时的模型权重，加载空间目标测试数据集，进行部件识别，得到五种典型部件帆板、本体、三脚架、对接环和喷管的识别结果。

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