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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利光学遥感小型船舶检测方法和装置、系统、存储介质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：CN119762750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411771193.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权光学遥感小型船舶检测方法和装置、系统、存储介质是由谢国波;陈浩畅;刘伟松;林业恒;苏庆;林志毅;肖峰;黄剑锋;梁立辉;马慧聪;黄荍设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本光学遥感小型船舶检测方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种光学遥感小型船舶检测方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取光学遥感小型船舶数据集；步骤S2、对光学遥感小型船舶数据集进行预处理，并对预处理后的光学遥感小型船舶数据集进行划分，得到训练集和测试集；步骤S3、根据预处理后光学遥感小型船舶数据集，构建光学遥感小型船舶检测模型；步骤S4、根据训练集训练光学遥感小型船舶检测模型；步骤S5、将测试集输入到训练好的光学遥感小型船舶检测模型中，得到船舶类型和位置。采用本发明的技术方案，提高小型船舶检测的精度。

本发明授权光学遥感小型船舶检测方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光学遥感小型船舶检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取光学遥感小型船舶数据集； 步骤S2、对光学遥感小型船舶数据集进行预处理，并对预处理后的光学遥感小型船舶数据集进行划分，得到训练集和测试集； 步骤S3、根据预处理后光学遥感小型船舶数据集，构建光学遥感小型船舶检测模型；其中，光学遥感小型船舶检测模型包括：CSPAM模块和MEAM模块； 步骤S4、根据训练集训练光学遥感小型船舶检测模型； 步骤S5、将测试集输入到训练好的光学遥感小型船舶检测模型中，得到船舶类型和位置； MEAM模块用于对光学遥感小型船舶数据集中光学遥感小型船舶特征图进行局部特征与全局特征的特征提取和特征融合； CSPAM模块通过通道注意力机制模块ECA对特征图中的每个位置进行重要性分析，同时将ECA生成的通道权重与空间注意力特征图融合； 采用QG‑LOSS函数作为的光学遥感小型船舶检测模型训练的损失函数，将预测质量纳入损失计算； 步骤S3中，将预处理后光学遥感小型船舶图像X1作为光学遥感小型船舶检测模型的输入；首先将X1输入Conv模块中，得到光学遥感小型船舶特征图X2，其中Conv模块依次由卷积核大小为3×3、步长为2的Conv2d层、BN层、SiLU层串联而成；将X2输入到Conv模块中，得到光学遥感小型船舶特征图X3；将X3输入到MEAM模块中，得到光学遥感小型船舶特征图X4；再依次堆叠Conv模块和MEAM模块3次，即依次经过Conv模块、MEAM模块、Conv模块、MEAM模块、Conv模块、MEAM模块，分别得到光学遥感小型船舶特征图X5、光学遥感小型船舶特征图X6、光学遥感小型船舶特征图X7、光学遥感小型船舶特征图X8、光学遥感小型船舶特征图X9、光学遥感小型船舶特征图X10；将X10输入到CSPAM模块，得到光学遥感小型船舶特征图X10'；再将X10'输入到SPPF模块，得到光学遥感小型船舶特征图X11；对X11进行Upsample操作，得到光学遥感小型船舶特征图X12；将X8和X12进行Concat操作，得到光学遥感小型船舶特征图X13；将X13输入到MEAM模块中，得到光学遥感小型船舶特征图X14；对X14进行Upsample操作，得到光学遥感小型船舶特征图X15；将X6和X15进行Concat操作，得到光学遥感小型船舶特征图X16； 将X16输入到MEAM模块中，得到光学遥感小型船舶特征图X17；将X17输入到Conv模块中，得到光学遥感小型船舶特征图X18；将X14和X18进行Concat操作，得到光学遥感小型船舶特征图X19；将X19输入到MEAM模块中，得到光学遥感小型船舶特征图X20；将X20输入到Conv模块中，得到光学遥感小型船舶特征图X21；将X11和X21进行Concat操作，得到光学遥感小型船舶特征图X22；将X22输入到MEAM模块中，得到光学遥感小型船舶特征图X23；将X17、X20、X23分别输入到目标预测头Head中，输出包含预测信息的张量，每一行对应一个预测，包括边界框坐标、类别标签和置信度分数； MEAM模块中，将光学遥感小型船舶特征图X3作为MEAM模块的输入特征图，此处将输入的光学遥感小型船舶特征图记作Q1，其大小为C×H×W，其中C为特征图的通道数、H为特征图的高、W为特征图的宽；对Q1进行CPool操作，得到大小为C×H×W的光学遥感小型船舶特征图Q2；对Q1进行卷积核大小为3×3的Conv2d操作，得到大小为C×H×W的光学遥感小型船舶特征图Q3；对Q3进行卷积核大小为3×3的Conv2d操作，得到大小为C×H×W的光学遥感小型船舶特征图Q4；对Q4进行卷积核大小为3×3的Conv2d操作，得到大小为C×H×W的光学遥感小型船舶特征图Q5；将Q2、Q3、Q4和Q5按通道维度拼接，得到大小为4C×H×W的光学遥感小型船舶特征图Q6；对Q6进行卷积核大小为1×1的Conv2d操作，以对Q6的通道数进行缩小，得到光学遥感小型船舶特征图Q7；对Q7使用SiLU激活函数进行非线性增强，得到光学遥感小型船舶特征图Q8，即MEAM模块的输出特征图； 所述的CPool操作如下：对每个池化窗口中的每一行求取平均值，再对得到的结果求取最大值，另外对该池化窗口中的每一列求取平均值，再对得到的结果求取最大值，将这两个最大值结果进行加权，得到对应输出特征图上的像素点的值；计算公式如下： 其中，X为CPool层的尺寸，am,n为输入的特征图中，对应的k×k池化窗口中的第m行第n列像素点m＝1,…,k,n＝1,…,k，为对应输出的特征图上的像素点；p的初始值设为0.5，并在模型训练过程中自动学习得到最终值； 光学遥感小型船舶检测模型的损失函数LQG‑LOSS由LQ‑loss和几何损失Lg组成，其函数表达式如下： LQG‑LOSS＝LQ‑loss+λgLg其中，λg为损失权重； LQ‑loss的函数表达式如下： 其中，B和Bgt分别表示预测框和真实框；b和bgt分别表示预测框与真实框的中心点；ρ·表示两个点的欧式距离；wc和hc分别表示由预测框和真实框组成的最小边界框的宽度和高度；c表示最小边界框的对角线；wgt和hgt分别表示真实框的宽度和高度；wp和hp分别表示预测框的宽度和高度； 几何损失Lg的函数表达式如下： 其中，是预测框与真实框的夹角损失和惩罚项的权重，为预测框与真实框的夹角。

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