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龙图腾网恭喜耕宇牧星(北京)空间科技有限公司申请的专利一种基于层级特征相似性计算的遥感图像目标检测方法及系统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：CN119152387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411389933.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于层级特征相似性计算的遥感图像目标检测方法及系统是由李冠群设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层级特征相似性计算的遥感图像目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层级特征相似性计算的遥感图像目标检测方法及系统，包括：加载遥感图像及其标签信息，通过层级堆叠卷积模块进行特征提取；通过特征融合网络利用卷积算子、特征拼接算子和特征重塑算子进行融合；通过基于层级特征相似性计算模块优化的检测头网络进行解耦，预测位置和类别信息，检测头网络包括基础卷积模块、层级特征相似性计算模块、特征相加模块和预测函数；采用焦点损失和旋转框交并比损失对目标检测模型网络进行任务训练，得到训练完毕的结合层级特征相似性计算模块的遥感图像舰船目标检测模型，对待测试遥感图像进行测试；本发明综合利用不同层级特征图的信息联合预测建模，有效地提高了遥感图像舰船目标检测的性能。

本发明授权一种基于层级特征相似性计算的遥感图像目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层级特征相似性计算的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.加载遥感图像及其标签信息，标签信息包括位置和类别信息；S2.通过包括层级堆叠卷积模块的特征提取网络对输入遥感图像进行特征提取，获得多层级特征图；S3.通过特征融合网络利用卷积算子、特征拼接算子和特征重塑算子对多层级特征图进行融合，以获得潜在目标的多尺度特性信息，输出融合后的特征图；S4.通过基于层级特征相似性计算模块优化的检测头网络对融合后的特征图进行解耦，预测潜在目标区域的位置和类别信息，并输出预测结果，检测头网络包括基础卷积模块、层级特征相似性计算模块、特征相加模块和预测函数；S5.基于特征提取网络、特征融合网络和基于层级特征相似性计算模块优化的检测头网络，获得结合多尺度语义特征注意力融合网络的目标检测模型；S6.采用焦点损失和旋转框交并比损失对目标检测模型网络进行遥感图像目标检测任务训练，得到训练完毕的结合层级特征相似性计算模块的遥感图像舰船目标检测模型；S7.使用训练完毕的结合层级特征相似性计算模块的遥感图像舰船目标检测模型对待测试的遥感图像进行测试。

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