恭喜河南工业大学李斌全获国家专利权
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龙图腾网恭喜河南工业大学申请的专利一种基于视觉显著性与多尺度特征融合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：CN114972992B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210591321.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于视觉显著性与多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法是由李斌全;吴兰;崔贝贝;龚丽爽;郭鑫设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于视觉显著性与多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉显著性与多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，包括以下步骤：步骤1、显著性图生成；步骤2、目标候选区域提取：根据物体目标具有闭合轮廓特点对目标候选框进行粗定位；步骤3、多尺度特征融合与检测。本发明采用上述一种基于视觉显著性与多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，解决了背景复杂、尺度不一致条件下的遥感图像目标检测难题。
本发明授权一种基于视觉显著性与多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉显著性与多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、显著性图生成；步骤2、目标候选区域提取：根据物体目标具有闭合轮廓特点对目标候选框进行粗定位；所述步骤2的根据物体目标具有闭合轮廓特点对目标候选框进行粗定位具体包括以下步骤：S1、计算遥感图像相应的梯度图，并对其梯度幅值进行计算求解；S2、将遥感图像中初步得到的梯度幅值图进行尺度变换，归一化到10*10的尺度并作为梯度特征；S3、提取遥感图像中目标、背景的样本特征，输入到SVM中训练分类器，使得目标和非目标的特征区分，用以确定遥感图像中是否存在可能的目标；S4、用S3中训练的分类器对遥感图像进行搜索，得到一系列存在目标的区域，采用非极大值抑制，选取其中最有可能存在目标的候选框，当目标候选框被选取之后，针对候选框对目标定位不够准确的问题，采用深度强化学习方法从反馈与激励中，逐渐学习到如何对目标进行精确定位；步骤3、多尺度特征融合与检测。
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