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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利图像的检测方法、装置、设备、可读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：CN120495155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510101990.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像的检测方法、装置、设备、可读介质是由陈实;邹政;杨硕;张天慧;毛博年设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的检测方法、装置、设备、可读介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种图像的检测方法、装置、设备、可读介质。涉及计算机图像检测领域。所述图像的检测方法，包括：步骤1，获取待检测的图像；步骤2，将所述图像经过YOLO模型的主干网络处理，生成提取的特征；所述主干网络包含C3_CA模块；步骤3，将所述特征作为YOLO模型的颈部网络的输入，进行特征融合处理，得到特征图；步骤4，通过YOLO模型的检测头检测所述特征图，预测待检测目标的属性。本发明可以提高图像的检测精度。

本发明授权图像的检测方法、装置、设备、可读介质在权利要求书中公布了：1.一种图像的检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取待检测的图像； 步骤2，将所述图像经过YOLO模型的主干网络处理，生成提取的特征；所述主干网络包含C3_CA模块； 步骤3，将所述特征作为YOLO模型的颈部网络的输入，进行特征融合处理，得到特征图； 步骤4，通过YOLO模型的检测头检测所述特征图，预测待检测目标的属性； 步骤2具体为： 步骤21，将图像依次经过两个卷积模块Conv和一个C3_CA模块的处理，得到主干网络的第一个输出，作为图像的浅层特征； 步骤22，将提取到的所述浅层特征依次经过一个卷积模块和一个C3_CA模块的处理，得到主干网络的第二个输出，作为图像的中间特征； 步骤23，将所述中间特征依次经过一个卷积模块、一个C3_CA模块、一个卷积模块、一个C3_CA模块和一个SPPF模块的处理，得到主干网络的第三个输出，作为图像的深层特征； 将所述图像的浅层特征、中间特征和深层特征，作为提取的特征； 所述C3_CA模块具体为： 假设C3_CA模块的输入假设为f，C3_CA模块的输入的第一条分支依次经过一个CBS模块和一个CA模块的处理，得到输出为即： C3_CA模块的输入的第二条分支单独经过一个CBS模块的处理，得到输出为即： 然后，和经过一个Concat模块拼接，然后再经过一个CBS模块的处理，得到最终输出P2，即： 所述步骤3具体为： 假设浅层特征f1、中间特征f2、深层特征f3分别为作为颈部网络的三个分支的输入； 首先经过一个卷积模块的处理，得到输出O1，即： 和同时作为第一条分支和第二条分支的ASFF2模块的输入，得到输出O2，即： 两个ASFF2模块的输出同时作为第一条分支和第二条分支的C3模块的输入，得到输出O3，即： 直接再次经过一个卷积模块的处理，得到即： 最后，同时作为三个分支中的ASFF3模块的输入，经过融合，得到颈部网络的最终输出F，即：

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