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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于密度导向注意力增强的遥感小目标检测方法和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：CN121305045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511824601.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于密度导向注意力增强的遥感小目标检测方法和装置是由刘静静;王慧琼;孙立;宋明黎;李春光设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密度导向注意力增强的遥感小目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：一种基于密度导向注意力增强的遥感小目标检测方法和装置，其方法包括：获取经过预处理的遥感图像数据集；搭建基于密度导向注意力增强的遥感小目标检测模型，所述遥感小目标检测模型的结构为：从输入层开始，依次连接主干网络、可变形编码器、特征对齐模块、密度图生成模块、特征引导增强模块、可变形解码器以及输出层；将训练集输入搭建好的遥感小目标检测模型进行训练，得到训练好的遥感小目标检测模型；并利用验证集对训练好的遥感小目标检测模型进行验证，得到最终的遥感小目标检测模型；将测试集输入到最终的遥感小目标检测模型，完成对测试集中不同目标的识别。本发明在保持端到端检测框架优点的同时，提高了对小目标的准确度和可靠性。

本发明授权一种基于密度导向注意力增强的遥感小目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于密度导向注意力增强的遥感小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取经过预处理的遥感图像数据集，并按比例将其划分为训练集、验证集和测试集，包括： 步骤1.1：获取含有小目标的遥感图像，并标注小目标的类别标签和边界框坐标，构建数据集； 步骤1.2：对数据集中的图像进行预处理，包括数据尺寸归一化、数据增强和像素值归一化； 步骤1.3：将预处理后的数据集按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集； 步骤2：搭建基于密度导向注意力增强的遥感小目标检测模型，所述遥感小目标检测模型的结构为：从输入层开始，依次连接主干网络、可变形编码器、特征对齐模块、密度图生成模块、特征引导增强模块、可变形解码器以及输出层；所述主干网络，用于提取多尺度特征；所述可变形编码器，用于初步增强多尺度特征；所述特征对齐模块，用于实现多尺度特征的空间对齐融合；所述密度图生成模块，用于对融合后的特征生成反映小目标分布概率的密度图；所述特征引导增强模块，用于利用所述密度图引导注意力对多尺度特征进行再次增强；所述可变形解码器，用于接收最终增强后的多尺度特征通过解码操作输出预测结果；所述输出层，用于输出最终的目标类别和边界框坐标； 步骤3：将训练集输入搭建好的遥感小目标检测模型进行训练，得到训练好的遥感小目标检测模型；并利用验证集对训练好的遥感小目标检测模型进行验证，得到最终的遥感小目标检测模型； 步骤4：将测试集输入到最终的遥感小目标检测模型，完成对测试集中不同目标的识别。

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