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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申请的专利一种基于知识蒸馏网络的光学遥感目标检测轻量化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：CN115271059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210327521.2，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于知识蒸馏网络的光学遥感目标检测轻量化方法是由倪淑燕;王海宁;杨莹;付琦玮;徐菁;崔建华;廖育荣设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏网络的光学遥感目标检测轻量化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识蒸馏网络的光学遥感目标检测轻量化方法，采用知识蒸馏的模型压缩方法，减小网络尺寸，生成符合星上载荷部署的用于目标检测的轻量化学生网络，也即本发明在通用深度学习框架的基础上，根据计算资源有限的星载GPU设计合理的轻量化网络结构，以使模型保持较高检测准确率的同时，实现快速、准确、灵活的遥感影像目标检测，实现对关键帧遥感图像的在轨实时计算，可应用于计算资源受限的星载GPU平台。

本发明授权一种基于知识蒸馏网络的光学遥感目标检测轻量化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏网络的光学遥感目标检测轻量化方法，其特征在于，采用基于知识蒸馏的目标检测神经网络模型对卫星实时拍摄的光学遥感图像进行目标检测，其中，所述目标检测神经网络模型的获取方法包括以下步骤： S1：获取各光学遥感图像的目标区域和背景区域，将光学遥感图像和目标区域分别作为CSPNetv5网络的输入和输出，以此对CSPNetv5网络进行训练，得到教师网络； S2：将教师网络作为蒸馏网络的输入，在教师网络的网络参数引导下对蒸馏网络进行训练，得到学生网络； 其中，蒸馏过程包括以下步骤： 1从学习顶层的输出特征扩展到中间层特征，使更多的知识迁移到学生网络，输出精细的特征图； 2设计蒸馏损失函数以约束学生网络与教师网络的训练过程，将遥感图像中的重点目标区域赋予高权重值，背景信息区域赋予低权重值； 所述损失函数包含两个方面的约束：对目标检测神经网络执行回归任务的旋转IoU损失，用于约束初始模型的训练过程；对教师网络与学生网络之间进行信息传递的蒸馏损失，用于约束蒸馏网络的训练过程； 3通过反向传播的方式更新学生网络的参数，通过前向传播的方式在下游任务上更新教师网络节点的权重，具体包括：判断学生网络与教师网络之间的蒸馏损失是否小于设定阈值，若为是，则当前的学生网络为所述目标检测神经网络模型，若为否，则将所述蒸馏损失用于蒸馏网络的反向传播，同时还将旋转IoU损失用于CSPNetv5网络的反向传播，以此调整蒸馏网络和CSPNetv5网络，直至所述蒸馏损失小于设定阈值； 所述损失函数表示为： 其中，式中M为模型的网络参数，表示旋转IoU损失约束，为平衡参数，表示学生网络与教师网络之间的蒸馏损失； 所述旋转IoU损失的定义如下： 其中，为采用180°五参数表示法生成的用于表征目标真实检测框的角点坐标，为采用180°五参数表示法生成的用于表征蒸馏后的目标预测框的角点坐标，且角点坐标包括框宽、框高、目标中心点横坐标、目标中心点纵坐标以及框的旋转角度； 所述蒸馏损失的定义如下： 其中，W、H、S分别表示蒸馏网络训练过程中产生的特征图的表示特征图的长度、宽度以及通道数，表示教师网络与学生网络之间的蒸馏损失关系，表示学生网络进行提取特征得到的特征图，表示教师网络进行提取特征得到的特征图，为设定的平衡参数，为特征图中不为0的像素点的数量和。

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