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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别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：CN117237802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202311173885.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别方法是由施天俊;巩晋南;胡建明;智喜洋;鲍广震;张鹏飞;袁彬桓;张伟设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别方法在说明书摘要公布了：一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别方法，所述方法为：基于跨域信息引导的信号级融合检测识别。信号级融合检测识别通过跨域信息引导融合模块实现多源数据互补信息的充分融合，再经由目标检测识别模块实现目标位置、类别信息输出。基于交并比的多分支融合识别结果关联。利用单源目标检测识别模块处理单源图像，输出单源检测识别结果，结合信号级融合识别结果，计算多分支目标预测框交并比并进行关联。基于阶梯置信度阈值筛选的多分支识别结果决策级融合。对于关联后的多分支预测结果，基于预测框关联数目、目标置信度和类别，筛选目标并确定最终目标类型。本方法可以实现针对复杂场景、环境下的目标高概率、低虚警率的检测识别。

本发明授权一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别方法，其特征在于：所述方法为：步骤1：基于跨域信息引导的信号级融合检测识别；其中，信号级融合检测识别通过跨域信息引导融合模块实现多源数据互补信息的充分融合，生成信号级融合图像，再经由目标检测识别模块实现目标位置、类别信息输出；所述步骤1的具体步骤为：步骤1-1：通过跨域信息引导融合模块实现对于多源图像的信号级融合，若共有n个数据源，则第i个数据源图像记为Ii，其长、宽、通道数目记为H,W,1，经由信号级融合后的图像记为Isignal∈H,W,n；步骤1-2：通过目标检测识别模块对信号级融合后的数据进行检测识别，目标检测识别模块输入跨域信息引导融合模块得到的融合数据Isignal，输出信号级融合检测识别结果，代表信号级融合检测识别出的第j个目标中心横坐标；代表信号级融合检测识别出的第j个目标中心纵坐标；代表信号级融合检测识别出的第j个目标中心宽；代表信号级融合检测识别出的第j个目标中心长；代表信号级融合检测识别出的第j个目标类别；代表信号级融合检测识别出的第j个目标置信度；所述步骤1-1的具体步骤为：步骤1-1-1：利用跨域信息引导挖掘不同源数据的空间注意力，以自适应生成多源数据的融合权重，生成权重的方法为，首先将多源图像数据沿通道维进行拼接得到Icat∈H,W,n，每个分支分别通过3×3卷积实现跨域信息交互，再通过Sigmoid激活函数生成第i路融合权重ωi，记作：ωi＝σconv3×3Icat式中，conv3×3·为3×3卷积，σ·为Sigmoid激活函数；步骤1-1-2：基于步骤1-1-1自适应生成的权重调整多源数据空间域重要程度，结合通道拼接和3×3卷积实现对于多源数据的融合；首先不同分支图像点乘上对应生成的权值后沿通道维进行拼接，再通过3×3卷积对权值调整后的数据进行融合，融合后的数据Ifusion记作：Ifusion＝conv3×3catω1·I1,ω2·I2,...ωn·In,式中，cat·为通道拼接操作；步骤1-1-3：基于通道注意力机制调整多源融合数据通道域的重要程度，首先通过空间全局池化汇总各个通道中的空间全局信息，得到与通道数目相匹配的n维空间池化向量gave，其中第i个通道权值的计算方法为记作： 式中，为Ifusion第i个通道在位置j1,k1的值；空间池化向量依次经过全连接层和Sigmoid激活函数获得通道权重系数向量c，再与Ifusion各个通道相乘实现对于通道重要程度的调节，最终得到调整后的融合数据Isignal：Isignal＝c·Ifusion＝σFCNgave·Ifusion式中，FCN·为全连接层；步骤2：基于交并比的多分支融合识别结果关联；利用单源目标检测识别模块处理单源图像，输出单源检测识别结果，结合步骤1中的信号级融合检测识别结果，计算多分支目标预测框交并比，以实现对单源和信号级融合检测识别结果的关联匹配；步骤3：基于阶梯置信度阈值筛选的多分支识别结果决策级融合；对于步骤2中关联后的多分支预测结果，基于预测框关联数目计算阶梯置信度阈值，结合目标置信度和one-hot类别编码，筛选目标并确定最终目标类型。

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