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龙图腾网恭喜中国人民解放军战略支援部队航天工程大学申请的专利基于巴氏距离度量损失函数旋转目标精细检测方法和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：CN114997268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210444467.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于巴氏距离度量损失函数旋转目标精细检测方法和系统是由李阳;江碧涛;王海宁;李智;方宇强;李佳芯设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于巴氏距离度量损失函数旋转目标精细检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于巴氏距离度量损失函数旋转目标精细检测方法和系统，包括：获取可见光遥感影像旋转目标检测样本数据集，统一样本数据集的标签格式，并划分为训练样本集和测试样本集；构建旋转目标精细检测网络；将训练样本集作为输入，构建巴氏距离度量损失函数作为目标函数对旋转目标精细检测网络进行训练，得到训练好的旋转目标精细检测网络；将测试样本集输入训练好的旋转目标精细检测网络中，输出目标的精确位置及类别。本发明解决了深度学习网络提取的特征图被密集分布的目标强烈干扰，对于分布密集的旋转目标，细化的位置特征难以有效提取的技术问题，实现对目标特征的精细化提取，抑制了复杂背景对目标的干扰，准确定位出目标旋转框。

本发明授权基于巴氏距离度量损失函数旋转目标精细检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于巴氏距离度量损失函数旋转目标精细检测方法，其特征在于，该方法包括：步骤一、获取可见光遥感影像旋转目标检测样本数据集，统一样本数据集的标签格式，并划分为训练样本集和测试样本集；步骤二、基于卷积神经网络构建旋转目标精细检测网络，所述旋转目标精细检测网络包括：特征金字塔网络、特征聚合模块和分类及位置回归子网络；特征金字塔网络，用于提取样本集中的不同尺度的特征图，将提取到的不同尺度特征图输入到特征聚合模块中；特征聚合模块，用于将特征金字塔网络输出的不同尺度特征图通过向上传播和跳跃连接进行特征聚合，生成用于分类和位置回归的全局特征；将全局特征输入到分类及位置回归子网络中；分类及位置回归子网络，用于根据输入的全局特征通过分类子网络来判断目标的类别；同时基于高斯分布的巴氏距离学习模块，将输入的全局特征回归出目标的位置；步骤三、将训练样本集作为输入，构建巴氏距离度量损失函数作为目标函数对旋转目标精细检测网络进行训练，得到训练好的旋转目标精细检测网络；巴氏距离度量损失函数L，具体包括： 其中，第一超参数λ1和第二超参数λ2控制交叉熵损失函数和回归损失函数的权重；N为输入分类及位置回归子网络的锚框数量；Lcls为交叉熵损失函数；pn表示分类及位置回归子网络中由Sigmoid函数计算出的各个类别的概率分布，gn是在训练样本集中该样本第n个目标的真实标签；表示当前锚框的正负样本索引；第n个锚框是正样本，则的值为1，否则为0；Lreg为回归损失函数；bn表示位置回归子网络中的第n个边界框；步骤四、将测试样本集输入训练好的旋转目标精细检测网络中，输出目标的精确位置及类别。

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中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，其通讯地址为：101416 北京市怀柔区八一路1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”。