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龙图腾网获悉北京卫星信息工程研究所申请的专利基于双曲空间映射的遥感图像目标检测方法、电子设备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：CN119251679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411380020.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于双曲空间映射的遥感图像目标检测方法、电子设备是由冯鹏铭;刘洪宁;刘扬;贺广均;金世超;邓岳;梁颖;田路云;上官博屹;张鹏设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双曲空间映射的遥感图像目标检测方法、电子设备在说明书摘要公布了：本发明的基于双曲空间映射的遥感图像目标检测方法，包括S1、提取遥感图像的特征，得到层级特征图；S2、通过特征融合网络，融合相同类型的层级特征图，获得第一多层级特征图；S3、利用双曲空间映射网络将第一多层级特征图的通道信息投影到双曲空间，得到第二多层级特征图；S4、拼接第一多层级特征图和第二多层级特征图，获得融合特征图；S5、构建特征检测头，检测融合特征图，计算分类损失和位置预测损失；S6、重复S1至S5，训练遥感图像目标检测模型；S7、利用S6得到的遥感图像目标检测模型检测遥感图像。本发明通过增强预测特征图的信息维度，帮助模型理解数据分布，学习更抽象的特征表示，从而提高对目标检测任务的泛化能力。

本发明授权基于双曲空间映射的遥感图像目标检测方法、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于双曲空间映射的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、通过特征提取主干网络提取输入的遥感图像的特征，得到与所述特征提取主干网络的卷积层级一一对应的若干个层级特征图； 步骤S2、通过特征融合网络，根据层级特征图的类型，对相同类型的层级特征图进行融合，获得遥感图像目标的第一多层级特征图，所述层级特征图的类型至少包括深层特征图、中层特征图和浅层特征图； 步骤S3、利用双曲空间映射网络将多个所述第一多层级特征图的通道信息投影到双曲空间，得到多个第二多层级特征图，获取特征信息在高维双曲空间的几何度量信息； 步骤S4、拼接所述第一多层级特征图和所述第二多层级特征图，获得多个融合特征图； 步骤S5、构建特征检测头，对所述融合特征图进行检测，计算分类损失以及位置预测损失； 步骤S6、重复执行步骤S1至S5，进行遥感图像目标检测模型的训练，所述遥感图像目标检测模型包括所述特征提取主干网络、所述特征融合网络、所述双曲空间映射网络和所述特征检测头； 步骤S7、利用步骤S6得到的所述遥感图像目标检测模型对遥感图像进行检测。

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