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龙图腾网获悉北华航天工业学院;华北电力大学(保定)申请的专利一种高分辨率卫星遥感影像输电塔提取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：CN119992366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510340584.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种高分辨率卫星遥感影像输电塔提取方法是由闫晓金;李志轩;石超君;刘尅;张珂;张溥韩;杨雨晨;赵振兵;翟永杰设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分辨率卫星遥感影像输电塔提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种高分辨率卫星遥感影像输电塔提取方法，包括如下步骤：获取标注有待提取目标位置信息的卫星遥感影像；构建小目标提取模型，小目标提取模型由特征提取网络、特征融合网络、目标检测头组成；其中，特征提取网络从卫星遥感影像中捕捉特征图并通过注意力机制对特征图加权，特征融合网络对加权后的特征图进行特征融合；对小目标提取模型进行训练；使用训练后的小目标提取模型提取实时卫星遥感影像中的待提取目标信息，并根据待提取目标信息完成对电力系统的精确化监控及管理。本发明有益效果：利用特征提取网络提取并且增强待提取目标特征，使用特征融合网络逐层渐进融合特征，使得网络能够准确提取高分辨率卫星影像中的待提取目标。

本发明授权一种高分辨率卫星遥感影像输电塔提取方法在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率卫星遥感影像输电塔提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取标注有待提取目标位置信息的卫星遥感影像； 构建小目标提取模型，所述小目标提取模型由特征提取网络、特征融合网络、目标检测头组成；其中，所述特征提取网络从卫星遥感影像中捕捉特征图并通过注意力机制对特征图进行加权，所述特征融合网络对加权后的特征图进行特征融合； 对小目标提取模型进行训练； 使用训练后的小目标提取模型提取实时卫星遥感影像中的待提取目标信息，并根据待提取目标信息完成对电力系统的精确化监控及管理； 所述特征提取网络由多个卷积层与LSKA-AFF模块组成，将多个卷积层处理后的卫星遥感影像作为原始特征图，并执行如下操作： 原始特征图依次经过批量归一化层、1×1卷积、高斯误差线性单元、LSKA模块、1×1卷积，得到第一特征图； 将原始特征图与第一特征图传入AFF模块处理得到第二特征图； 所述第二特征图依次经过批量归一化层和卷积前馈层得到第三特征图； 将第二特征图与第三特征图传入AFF模块处理得到输出特征图。

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北华航天工业学院;华北电力大学(保定)，其通讯地址为：065000 河北省廊坊市爱民东道133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”。

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