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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利面向旋转摆扫超宽幅卫星的目标在轨智能检测方法及装置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：CN114419457B 。

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：202111602245.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权面向旋转摆扫超宽幅卫星的目标在轨智能检测方法及装置是由陈波;曹喜滨;庞艳华;王峰;王一;魏小峰设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向旋转摆扫超宽幅卫星的目标在轨智能检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出的面向旋转摆扫超宽幅卫星的目标在轨智能检测方法、装置及存储介质中，构建轻量目标检测模型，并使用历史遥感影像数据集对轻量目标检测模型进行调优，得到最优轻量目标检测模型，然后将获取的待检测遥感影像通过最优轻量目标检测模型中的轻量特征提取主干网络得到主干网络输出特征图，再将主干网络输出特征图经过多个不同卷积操作得到多个尺度的特征图，并将多个尺度的特征图分别通过对应的检测器分类器，得到对应的多个预设框，对多个预设框进行快速极大值抑制处理得到目标检测结果。本申请提出的方法，无需依赖专家经验，减少了参数量和计算量，降低了模型大小和算力消耗，提高了卫星在轨目标检测效率，实现了卫星对目标的快速检测。

本发明授权面向旋转摆扫超宽幅卫星的目标在轨智能检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向旋转摆扫超宽幅卫星的目标在轨智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：构建轻量目标检测模型，其中，所述轻量目标检测模型包括轻量特征提取主干网络；使用历史遥感影像数据集对轻量目标检测模型进行调优，得到最优轻量目标检测模型；将获取的待检测遥感影像输入最优轻量目标检测模型，通过所述最优轻量目标检测模型中的轻量特征提取主干网络得到主干网络输出特征图；将所述主干网络输出特征图经过多个不同卷积操作得到多个尺度的特征图；将多个尺度的特征图分别通过对应的检测器分类器，得到对应的多个预设框，对所述多个预设框进行快速极大值抑制处理得到目标检测结果；其中，所述轻量特征提取主干网络包括多尺度特征融合模块和原始特征增强模块，所述将获取的待检测遥感影像输入最优轻量目标检测模型，通过所述最优轻量目标检测模型中的轻量特征提取主干网络得到主干网络输出特征图，包括：将获取的待检测遥感影像并行输入最优轻量目标检测模型中的多尺度特征融合模块和原始特征增强模块中，分别得到多尺度特征融合模块的特征图和原始特征增强模块的特征图；将多尺度特征融合模块的特征图和原始特征增强模块的特征图进行融合，得到主干网络输出特征图；其中，所述多尺度特征融合模块和原始特征增强模块分别包括N个串联的轻量计算单元，其中，N为正整数，所述将获取的待检测遥感影像并行输入最优轻量目标检测模型中的多尺度特征融合模块和原始特征增强模块，分别得到多尺度特征融合模块的特征图和原始特征增强模块的特征图，包括：将获取的待检测遥感影像输入最优轻量目标检测模型中的多尺度特征融合模块，输入的待检测遥感影像为尺度一特征，然后将待检测遥感影像输入第一个轻量计算单元得到尺度二特征，将得到的尺度二特征输入第二个轻量计算单元得到尺度三特征，依此类推，将得到的尺度特征依次经过剩余的N-2个轻量计算单元，得到对应的N-2个尺度特征，再将得到的N个尺度特征进行合并，得到多尺度特征融合模块的特征图；将获取的待检测遥感影像输入最优轻量目标检测模型中的原始特征增强模块，将输入的待检测遥感影像输入至第一个轻量计算单元得到第一特征，将待检测遥感影像和所述第一特征输入至第二个轻量计算单元得到第二特征，依此类推，将待检测遥感影像和得到的特征依次经过剩余的N-2个串联轻量计算单元，得到第N特征，所述第N特征为原始特征增强模块的特征图。

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哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518126 广东省深圳市宝安区西乡街道桃源社区航城工业区深圳市智汇创新中心B栋720；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”。