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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于注意力机制和剪枝的遥感图像快速目标检测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：CN116229251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211097165.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于注意力机制和剪枝的遥感图像快速目标检测方法是由刘仁华;陈都;刘佳;项健健设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制和剪枝的遥感图像快速目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于注意力机制和剪枝的遥感图像快速目标检测方法。该方法首先在GhostNet中融合了一种简单的注意力机制CBAM该注意力机制可以集成到任意卷积神经网络中，在有效提高模型检测精度的同时，不给模型带来较大的参数增长得到GhostNet‑CBAM网络；然后通过GhostNet‑CBAM网络替换YOLOv5中厚重的特征提取网络，大大降低了模型的参数量和计算量，加快了模型的推理速度。随后在YOLOv5的输出部分和损失函数添加了旋转角度项，使得模型输出为五参数的旋转框，相比于常用的四参数正矩形目标检测，五参数的旋转矩形框能够更准确地反映目标的真实大小和长宽比；最后使用了一种基于L1范数的模型剪枝算法对上述改进后的目标检测模型进行剪枝，使得模型的参数量、计算量和推理时间显著降低，可以部署到一些存储、计算资源受限的边缘设备中，达到实时检测的效果。

本发明授权基于注意力机制和剪枝的遥感图像快速目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制和剪枝的遥感图像快速目标检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1：获取遥感图像数据，整理数据标签格式得到数据集，并将数据集分为训练集和验证集，对训练集遥感图像进行Mosaic数据增强、自适应锚框计算； S2：选取轻量化特征提取网络GhostNet，在该网络中融合注意力机制模块CBAM，得到融合注意力机制的轻量化特征提取网络GhostNet-CBAM，随后用轻量化特征提取网络GhostNet-CBAM替换目标检测模型YOLOv5中的特征提取网络，得到融合轻量化特征提取网络和注意力机制的轻量化目标检测网络； S3：在步骤S2中得到的轻量化目标检测网络的输出部分添加旋转角度，并在轻量化目标检测网络的损失函数添加一个旋转角度的损失，得到轻量化的旋转框目标检测网络； S4：通过步骤S1中的训练集对步骤S3中得到的轻量化的旋转框目标检测网络进行训练，直到模型收敛，得到训练后的轻量化目标检测模型； S5：将步骤S4中训练后的轻量化目标检测模型中各层卷积中的所有卷积核抽离出来，分别计算其L1范数，将L1范数小于阈值的卷积核去除，随后对剪枝后的模型进行微调，得到经过剪枝的轻量化目标检测模型； S6：采用一种基于RIoU的NMS算法替换步骤S5中剪枝的轻量化目标检测模型中原始NMS算法，用于去除目标检测结果重复目标，得到最终模型； S7：利用该最终模型对新采集的遥感图像进行快速目标检测。

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地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；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”。