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龙图腾网获悉北京遥测技术研究所申请的专利一种基于深度学习的遥感目标自动检测及隐藏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：CN117173404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310930222.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于深度学习的遥感目标自动检测及隐藏方法是由原昊;李育恒;张洲洲;张鹏宇;沈永健设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的遥感目标自动检测及隐藏方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的遥感目标自动检测及隐藏方法，包括生成遥感目标语义分割数据集、构建用于遥感影像语义分割的Inception‑v3U‑Net网络、构建门控卷积图像修复网络、训练Inception‑v3U‑Net网络、训练门控卷积图像修复网络、检测遥感目标、完全覆盖原遥感目标所在区域和隐藏原遥感目标。本发明以语义分割作为目标检测模型，门控卷积网络作为图像修复模型，并配合传统图像处理的遥感目标自动检测与隐藏方法，在训练门控卷积网络过程中加入随机掩膜的生成，打破了缺失区域的形状及位置限制，解决现有遥感目标检测网络模型结构较复杂、训练推理时间过长，遥感目标隐藏不充分、不完全、易暴露，且由于现有网络使用固定化的掩膜，隐藏规律容易被发现的问题。

本发明授权一种基于深度学习的遥感目标自动检测及隐藏方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的遥感目标自动检测及隐藏方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、选取遥感图像和对应的语义分割标签图像进行裁剪、选取后得到遥感目标语义分割数据集，将所述遥感目标语义分割数据集划分为训练集、验证集和测试集；S2、构建Inception-v3U-Net分割网络，Inception-v3U-Net分割网络包括Inception-v3网络和U-Net网络，Inception-v3网络作为U-Net网络的编码器并将Inception-v3网络的各层输出连接到U-Net的解码器中，Inception-v3U-Net分割网络通过提取图像特征、预测像素类别并进行分类输出分割结果；S3、构建门控卷积图像修复网络，所述门控卷积图像修复网络包括拼接的预生成网络和精细生成网络，所述门控卷积图像修复网络使用门控机制对掩膜覆盖后的分割结果进行修复；S4、使用所述遥感目标语义分割数据集训练Inception-v3U-Net分割网络直至总代价函数收敛为止，得到训练好的Inception-v3U-Net分割网络；S5、使用所述遥感目标语义分割数据集训练所述门控卷积图像修复网络，通过梯度下降法迭代更新所述门控卷积图像修复网络中各层的参数直至总代价函数收敛为止，得到训练好的门控卷积图像修复网络，训练所述门控卷积图像修复网络的数据集仅为所述遥感图像，且需将所述遥感图像进行双线性插值到指定尺寸；S6、将待预测遥感图像进行裁剪并排序标号后输入所述训练好的Inception-v3U-Net分割网络，得到裁剪后遥感图像分割结果；S7、将所述裁剪后遥感图像分割结果进行膨胀得到掩膜；S8、使用所述掩膜覆盖所述裁剪后遥感图像分割结果并输入所述训练好的门控卷积图像修复网络得到敏感目标隐藏结果，然后将所述敏感目标隐藏结果按照序号依次进行拼接，得到遥感图像隐藏结果，基于深度学习的遥感目标自动检测及隐藏方法完成。

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