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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于双路径特征增强的遥感图像旋转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：CN121259289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511397795.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于双路径特征增强的遥感图像旋转目标检测方法是由曾慧;李甜慧;吴昕璐;史雪飞;刘涛设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路径特征增强的遥感图像旋转目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双路径特征增强的遥感图像旋转目标检测方法，涉及计算机视觉与遥感图像处理技术领域。方法包括：构建包含纹理增强路径与方向建模路径的双路径特征增强遥感图像旋转目标检测网络；其中，在纹理增强路径，采用自适应小波重构模块增强输入特征图中的纹理细节与边缘特征；在方向建模路径，采用多尺度角度引导可变形编码器对输入特征图进行空间对齐与方向一致性建模，提取包含结构与方向信息的特征；将两条路径输出的特征进行融合；构建联合损失函数，端到端训练网络；利用训练完成的网络对遥感图像中的旋转目标进行检测与定位。采用本发明能够有效提升遥感图像中多方向、多尺度、密集分布、小尺寸目标的检测精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于双路径特征增强的遥感图像旋转目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径特征增强的遥感图像旋转目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建包含纹理增强路径与方向建模路径的双路径特征增强遥感图像旋转目标检测网络；其中， 在纹理增强路径中，采用自适应小波重构模块增强输入的特征图中的纹理细节与边缘特征；其中，特征图是从遥感图像中提取得到的； 在方向建模路径中，采用多尺度角度引导可变形编码器对输入的特征图进行空间对齐与方向一致性建模，提取包含结构与方向信息的特征； 通过交叉注意力机制对两条路径输出的特征进行融合，生成具有增强判别能力的多尺度特征； 其中，所述多尺度角度引导可变形编码器包括： 轻量化角度预测模块，用于从输入的特征图中预测像素级角度信息，生成角度引导图，以提供空间位置的目标朝向或方向提示； 旋转敏感视觉编码器，用于对角度引导图与输入的特征图进行协同建模，提取方向敏感特征，生成旋转敏感视觉特征图； 视觉-角度交叉注意力模块，用于在旋转敏感区域内实现旋转敏感视觉特征与角度特征的空间对齐，生成方向一致性增强的多尺度特征图； 其中，所述轻量化角度预测模块，用于从特征金字塔网络输出的多尺度特征图中预测像素级角度信息，生成对应的角度引导图，以提供每个空间位置的目标朝向或方向提示；其中， ； 其中，表示轻量化角度预测模块； 其中，所述旋转敏感视觉编码器，具体用于对角度引导图进行通道扩展，使其与在通道维度对齐，生成角度特征，表示为： ； 其中，表示角度特征，表示由两层卷积与归一化、非线性激活构成的角度编码器； 对引入空间感知建模，构建更具判别性的空间上下文增强特征图，表示为： ； 将与进行逐元素加和，应用全局平均池化提取每个通道的空间均值作为其全局表示，并通过非线性映射生成通道注意力权重，表示为： ； 其中，表示sigmoid激活函数，表示全局平均池化，表示逐通道映射； 利用权重因子对角度特征进行调制，并注入到原始输入特征中，形成最终的旋转敏感视觉特征图，表示为： ； 其中，所述视觉-角度交叉注意力模块，具体用于以旋转敏感视觉特征构建Query，将编码后的角度特征用作Value，通过参考点和可学习偏移进行局部区域的动态采样，实现旋转敏感视觉特征与角度特征的空间对齐，生成方向一致性增强的多尺度特征图； S2、构建联合损失函数，基于生成的具有增强判别能力的多尺度特征以及所述联合损失函数端到端训练双路径特征增强遥感图像旋转目标检测网络；其中，所述联合损失函数包括：分类损失、旋转感知检测框回归损失与角度回归损失； S3、利用训练完成的双路径特征增强遥感图像旋转目标检测网络对遥感图像中的旋转目标进行检测与定位。

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