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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于多层级特征融合和联合定位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：CN116758263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310586691.7，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于多层级特征融合和联合定位的遥感图像目标检测方法是由王海;张蕾;张敏;周科学设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层级特征融合和联合定位的遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多层级特征融合和联合定位的遥感图像目标检测方法，主要解决现有背景复杂下，对于方向任意、尺度不一的目标检测困难的问题。包括：1使用ResNet50和FPN进行特征提取和融合，得到融合后的三层特征图；2使用改进后的多层级特征融合模块和平衡坐标注意力机制模块对特征图进行多层级特征融合和特征权重分配，生成不同尺度的特征图；3在检测头网络中设计包括粗略定位模块和细化定位模块；4将不同尺度的特征图送入检测头网络，进行粗‑细联合定位，完成目标的分类与回归，获取最终检测结果。本发明有效提高了对具有小尺度、排列紧密和方向任意等特性目标的检测精度，可用于遥感图像目标检测任务。

本发明授权基于多层级特征融合和联合定位的遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层级特征融合和联合定位的遥感图像目标检测方法，其特征在于，通过多层级特征融合模块对特征金字塔网络FPN的各层特征进行多层级特征融合，然后使用平衡坐标注意力机制模块对融合后的特征图进行权重分配，最后通过粗-细联合定位方法对目标进行分类与回归，实现对遥感图像目标检测性能的提高；包括如下步骤：1采用ResNet50网络作为主干网络，将遥感图像输入该主干网络，通过多组卷积和池化操作，在ResNet50网络的最后四层输出不同分辨率的多尺度特征图，得到遥感图像特征图{C2,C3,C4,C5}；2对FPN网络进行改进，即采用3×3可变形卷积替代FPN网络中的1×1横向连接方式，并将遥感图像特征图中的特征图{C3,C4,C5}输入改进后的FPN网络进行特征融合，生成融合后的三层特征图{N3,N4,N5}；3将融合后的三层特征图{N3,N4,N5}输入包含多个卷积层和池化层结构的多层级特征融合模块，对输入特征图进行卷积和池化操作来进行特征的提取和融合，具体是将相同尺度的特征图为基础特征图，其余为辅助特征图，以双线性插值和平均池化方式进行上下采样，生成具有多尺度信息的特征图{M3,M4,M5}；4将包含两个卷积核的卷积对作为共享卷积网络，利用该共享卷积网络代替坐标注意力机制中的BatchNorm和Non-linear结构，同时用ELU激活函数替代坐标注意力机制中的ReLU激活函数，得到改进后平衡坐标注意力机制模块；将具有多尺度信息的特征图输入改进后平衡坐标注意力机制模块，得到不同尺度的特征图；5将不同尺度的特征图输入检测头网络Head进行检测，该网络包括粗略定位模块和细化定位模块，通过二者联合进行目标的分类与回归；其中粗略定位模块用于获取目标的粗略预测框和粗略分类分数，然后由细化定位模块对粗略预测框进行特征对齐，并利用粗略预测框和粗略分类分数进行辅助回归，完成目标的分类与回归，得到最终检测结果。

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