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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于低轨卫星联合监视的机场飞机目标跟踪方法及系统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：CN118552863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410912033.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于低轨卫星联合监视的机场飞机目标跟踪方法及系统是由郭鹏宇;陈家建;刘勇;曹璐;王凯设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低轨卫星联合监视的机场飞机目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于低轨卫星联合监视的机场飞机目标跟踪方法及系统，所述方法包括以下步骤：S100.数据预处理：对多个卫星联合监视获取的对应机场区域的卫星遥感图像进行图像处理，使得不同卫星拍摄的卫星遥感图像映射到统一的地理坐标系下，实现像素到地理位置的唯一映射；S200.目标检测：通过目标检测网络YOLOv7算法识别卫星遥感图像中的飞机目标，从图像数据中自动识别并定位目标；S300.目标跟踪：使用基于YOLOv7与DeepSORT的两阶段目标跟踪方法，通过目标跟踪算法网络结合目标检测的结果切片实现对多目标的连续跟踪。本方法能够有效提高目标识别和跟踪的准确率。

本发明授权基于低轨卫星联合监视的机场飞机目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于低轨卫星联合监视的机场飞机目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100.数据预处理：对多个卫星联合监视获取的对应机场区域的卫星遥感图像进行图像处理，使得不同卫星拍摄的卫星遥感图像映射到统一的地理坐标系下，实现像素到地理位置的唯一映射； S200.目标检测：通过目标检测网络YOLOv7算法识别卫星遥感图像中的飞机目标，从图像数据中自动识别并定位目标； S300.目标跟踪：使用基于YOLOv7与DeepSORT的两阶段目标跟踪方法，通过目标跟踪算法网络结合目标检测的结果切片实现对多目标的连续跟踪； 步骤S200中， YOLOv7网络采用darknet深度学习框架实现对输入图像端到端的训练； 在预测时，网络会输出预测边界框，其中包含五个预测参数：x、y、w、h和confidence，其中x，y表示目标检测框的坐标，w，h是目标检测框的宽度和高度，confidence为置信度； 将卷积注意力机制模块CBAM集成到YOLOv7当中，增强模型的感知能力，其中，CBAM按顺序集成了两种注意力机制：通道注意力和空间注意力； 通过全局平均池化和全局最大池化操作来获取全局空间信息，然后通过共享的网络层学习通道间的依赖关系，从而生成通道注意力图，计算方式为：         1其中，是输入特征图，是通道注意力图，是sigmoid激活函数，表示多层感知机； 空间注意力模块通过对特征图进行最大化和平均化处理来实现，生成一个空间注意力图，突出重要的空间区域，空间注意力图公式如下：       2其中，表示使用7×7的卷积核进行卷积，以合并平均池化和最大池化的特征图，生成空间注意力图。

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