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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种二分类嵌入空间引导角度回归的旋转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：CN115953675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211393486.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种二分类嵌入空间引导角度回归的旋转目标检测方法是由庄胤;张桐;陈禾;陈亮;王冠群设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种二分类嵌入空间引导角度回归的旋转目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种二分类嵌入空间引导角度回归的旋转目标检测方法，属于遥感旋转目标检测技术领域。首先，该方法将遥感目标的角度预测周期解耦为两个镜像对称的二分类嵌入空间，对目标的方向进行初步的类别判定。然后，在二分类子空间的引导下，在子空间内对旋转目标的角度进行进一步的精准预测。最后，通过二分类嵌入空间得分类结果和子空间内的角度预测进行真实角度计算。本方法有效地解决了网络训练过程中角度回归周期不连续问题对网络收敛的影响，提高了遥感旋转目标的角度预测精准度，具有良好的实际应用价值。

本发明授权一种二分类嵌入空间引导角度回归的旋转目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种二分类嵌入空间引导角度回归的旋转目标检测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：构建基于卷积神经网络的编解码器网络； 步骤2：构建目标中心点预测网络、目标宽高预测网络、二分类嵌入空间类别预测网络和子空间角度值预测网络； 步骤3：将遥感图像输入到步骤1构建的基于卷积神经网络的编解码器网络中，以获取遥感图像的深层语义特征； 步骤4：将步骤3获取的遥感图像的深层语义特征输入到步骤2构建的目标中心点预测网络中，得到目标中心点预测值； 将步骤3获取的遥感图像的深层语义特征输入到步骤2构建的目标宽高预测网络中，得到目标宽高预测值； 将步骤3获取的遥感图像的深层语义特征输入到步骤2构建的二分类嵌入空间类别预测网络中，得到二分类嵌入空间类别预测值； 将步骤3获取的遥感图像的深层语义特征输入到步骤2构建的子空间角度值预测网络中，得到子空间角度预测值； 步骤5：对遥感图像中的真实旋转边界框进行处理，得到用于监督网络训练的目标中心点坐标值、目标宽高值、目标的二分类嵌入空间类别值和目标的二分类子空间内角度值； 步骤6，将步骤5所获取的目标中心点坐标值、目标宽高值、目标的二分类嵌入空间类别值和目标的二分类子空间内角度值分别与步骤4所获取的目标中心点预测值、目标宽高预测值、二分类嵌入空间类别预测值和子空间角度预测值通过损失函数进行损失值的计算，然后通过反向传播算法进行网络优化训练，直至网络训练收敛，得到训练完成的网络模型； 步骤7：将待检测的遥感图像输入到步骤6训练完成的网络模型中，网络模型输出目标中心点预测值、目标宽高预测值、二分类嵌入空间类别预测值和子空间角度值预测值，然后通过后处理操作将四个预测值还原成为目标旋转边界框，从而完成二分类嵌入空间引导角度回归的旋转目标检测。

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