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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于密集特征融合网络的轻量级遥感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：CN114596488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210182313.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于密集特征融合网络的轻量级遥感目标检测方法是由周黎鸣;饶晓晗;李亚辉;左宪禹;乔保军;葛强;谢毅;田军锋设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于密集特征融合网络的轻量级遥感目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于密集特征融合网络的轻量级遥感目标检测方法。该方法包括：步骤1：构建主干网络，利用所述主干网络提取遥感图像的不同尺寸的特征信息；步骤2：构建密集特征融合颈部网络，利用所述密集特征融合颈部网络将不同尺寸的特征信息进行特征融合；步骤3：将融合后的特征信息将送到预测头进行检测，获得检测结果。本发明可以更好地解决由复杂多变的遥感图像引起的外界干扰因素问题，从而提取遥感图像中复杂背景下目标的特征信息。

本发明授权基于密集特征融合网络的轻量级遥感目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于密集特征融合网络的轻量级遥感目标检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建主干网络，利用所述主干网络提取遥感图像的不同尺寸的特征信息；具体包括：所述主干网络输出四种尺寸的特征图，按照尺寸从大到小的顺序依次为：特征图C1、特征图C2、特征图C3和特征图C4； 采用第一特征复用模块和第二特征复用模块分别对特征图C2和特征图C3进行特征复用；其中，第一特征复用模块的特征复用过程具体为：将特征图C4的尺寸调整为与特征图C3的尺寸一致，得到新的特征图C4’，然后将特征图C4’和特征图C3进行concat操作后输出；第二特征复用模块的特征复用过程具体为：将特征图C4和特征图C3的尺寸均调整为与特征图C2的尺寸一致，分别得到新的特征图C4’’和特征图C3’’，然后将特征图C4’’、特征图C3’’和特征图C2进行concat操作后输出； 所述第一特征复用模块的输出、所述第二特征复用模块的输出和特征图C4即为提取出的遥感图像的不同尺寸的特征信息； 步骤2：构建密集特征融合颈部网络，利用所述密集特征融合颈部网络将不同尺寸的特征信息进行特征融合；所述密集特征融合颈部网络为将原YOLOv5网络结构中特征融合网络的CSP模块替换为CSRDB模块后的网络；其中，所述CSRDB模块包括上下两个分支；上分支依次包括第一CBS单元、RDB单元和第一卷积层；下分支包括第二卷积层；上分支和下分支的输入相同，上、下两个分支的输出经concat操作后输入至第二CBS单元； 步骤3：将融合后的特征信息将送到预测头进行检测，获得检测结果。

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