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龙图腾网恭喜安徽中科大国祯信息科技有限责任公司申请的专利一种适用于遥感图像的小目标和遮挡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：CN119850890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510318445.2，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种适用于遥感图像的小目标和遮挡目标检测方法是由邢剑;王志文;冯学军;黄艳梅;朱学飞设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于遥感图像的小目标和遮挡目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于遥感图像的小目标和遮挡目标检测方法，首先采集高分辨率遥感图像数据集，并转换为YOLO格式；然后构建遥感图像检测模型用于目标检测，遥感图像检测模型以YOLOv10模型为基准网络，主干网络和颈部网络中使用C2f‑CPCC模块替代C2f模块，将低阶特征图的详细位置信息和高阶特征图的丰富语义信息相结合，提升检测能力，采用DAPD模块替换卷积模块，根据输入特征的区域和上下文信息进行动态处理，提取遥感图像中的关键特征，保留区域整体信息，从而增强模型对全局特征的捕捉能力，引入了Repulsion‑IoU损失函数，以解决在检测过程中小目标之间的互相遮挡问题，提高模型对遮挡目标的识别能力。

本发明授权一种适用于遥感图像的小目标和遮挡目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于遥感图像的小目标和遮挡目标检测方法，其特征在于：具体包括有以下步骤：（1）、采集高分辨率遥感图像数据集，并将格式转换为YOLO格式；（2）、构建遥感图像检测模型，遥感图像检测模型以YOLOv10模型为基准网络，包括有主干网络、颈部网络和头部网络；主干网络和颈部网络中采用C2f-CPCC模块替换C2f模块，C2f-CPCC模块是将C2f模块中的Bottleneck块替换为CPCC模块，CPCC模块将输入的特征图进行最大池化、多尺度卷积和融合操作，通过多尺度卷积和特征融合，提升模型对不同尺度目标的感知能力；主干网络和颈部网络中采用DAPD模块替换Conv和SCDown模块，DAPD模块将输入的特征图进行分组卷积、深度可分离卷积和平均池化操作；所述的C2f-CPCC模块的处理过程，具体包括有以下步骤：S11、输入的特征图通过第一卷积层进行变换，生成中间特征图，然后生成的中间特征图经Split函数被拆分成两部分：一部分传递到多个CPCC模块进行进一步处理，最后经过多个CPCC模块处理得到的多个特征图与拆分后的另一部分进行拼接，形成融合后的特征图，融合后的特征图再经过第二卷积层，输出特征图；S12、每个CPCC模块的处理过程为：输入的特征图经Split函数沿通道维度划分后分别输入到两个分支，输入到每个分支的特征图通道数为输入的特征图的一半，第一个分支先进行最大池化操作，然后采用1×1卷积对通道特征进行融合，输出特征图，第二个分支分别使用不同大小的卷积核进行多尺度特征提取，得到多个多尺度特征图，多个多尺度特征图进行拼接后经ReLU激活函数激活后，输出特征图，最后第一个分支输出的特征图和第二个分支输出的特征图进行拼接后，经1×1卷积进一步融合特征，输出特征图；（3）、对构建的遥感图像检测模型进行迭代训练，训练的损失函数为Repulsion-IoU损失函数，其计算公式为下式（3）： （3）；式（3）中，代表Repulsion-IoU损失函数，为目标真实框对目标检测框的吸引项，是非目标的真实框对目标检测框的排斥项，是IoU损失函数，和是超参数；（4）、利用训练好的遥感图像检测模型对遥感图像中的待检测目标进行检测，获得检测结果。

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