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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利一种基于多尺度跨阶段网络模型的遥感图像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：CN121170624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511704650.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多尺度跨阶段网络模型的遥感图像目标检测方法是由杨勇;谢楚雄;杨怀远;黄淑英设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度跨阶段网络模型的遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理技术领域，具体公开了一种基于多尺度跨阶段网络模型的遥感图像目标检测方法，包括以下步骤：获取待测遥感图像；经过输入层后输入主干网络，逐级提取多尺度、多层次语义特征，通过多尺度下采样得到不同尺寸的特征图；将不同尺寸的特征图输入特征整合网络，进行跨阶段融合与轻量化优化，得到多个融合特征图；将多个融合特征图输入预测头，进行分类检测，得到多个尺度的检测结果。本发明通过构建全新的多尺度跨阶段网络模型，强化多尺度特征提取、融合与目标识别能力，能实现遥感图像中多尺度目标尤其是小目标、复杂形态目标的精准检测，兼顾检测精度与推理效率，适用于海洋监测、城市规划等遥感应用场景。

本发明授权一种基于多尺度跨阶段网络模型的遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度跨阶段网络模型的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取待测遥感图像； S2：待测遥感图像经过输入层后输入主干网络，主干网络从输入图像中逐级提取多尺度、多层次语义特征，通过多尺度下采样得到不同尺寸的特征图； 所述主干网络通过集成MRMF模块和CFFtc-CR模块优化特征表征能力，增强通道间的特征交互；所述MRMF模块为多分支结构，包括最大池化支路和多个不同卷积核大小的卷积支路，通过拼接融合多支路特征得到多维度特征，以增强特征提取多样性；所述CFFtc-CR模块通过并行的多尺度卷积实现局部细节与上下文信息并行提取，同时通过全局平均池化和全连接层实现局部到全局的特征精炼； 主干网络的具体处理流程为：输入图像依次经过2个MRMF模块、3个CFFtc模块、1个MRMF模块、6个CFFtc模块，得到第一特征图；第一特征图经过MRMF模块、CFFtc-CR模块，得到第二特征图；第二特征图经过MRMF模块、CFFtc-CR模块以及PMPM模块，得到第三特征图； 所述主干网络输出第一特征图、第二特征图和第三特征图； S3：将不同尺寸的特征图输入特征整合网络，进行跨阶段融合与轻量化优化，得到多个融合特征图； S4：将多个融合特征图输入预测头，进行分类检测，得到多个尺度的检测结果。

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