金融界2024年12月12日消息，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局信息顯示，長(zhǎng)光衛(wèi)星技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)一項(xiàng)名為“一種基于深度學(xué)習(xí)和多尺度特征融合的在軌遙感目標(biāo)檢測(cè)方法”的專(zhuān)利，公開(kāi)號(hào) CN 119107527 A，申請(qǐng)日期為2024年8月。

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　　專(zhuān)利摘要顯示，本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和多尺度特征融合的在軌遙感目標(biāo)檢測(cè)方法，包括以下步驟：獲取遙感影像多尺度融合特征；空間通道特征交互處理；基于EWD聯(lián)合損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。本發(fā)明的方法，在YOLOV5的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于多尺度特征融合的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)模型MF?YOLO，擴(kuò)展了模型多層次感受野，提高了主干網(wǎng)絡(luò)提取多維特征、獲取目標(biāo)區(qū)域細(xì)節(jié)信息的能力；在主干網(wǎng)絡(luò)連接層設(shè)計(jì)了一個(gè)空間通道特征交互模塊SCFAM，在不增加網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的情況下，提高了模型對(duì)顯著性區(qū)域的定位能力；此外還設(shè)計(jì)了一個(gè)EWD損失函數(shù)，降低了模型對(duì)目標(biāo)位置輕微變化的敏感性，引導(dǎo)模型區(qū)分密集重疊目標(biāo)，提高了模型的檢測(cè)性能。

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