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龙图腾网获悉上海格思信息技术有限公司申请的专利一种火星陨石坑检测方法及系统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：CN121564444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610081366.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种火星陨石坑检测方法及系统是由郑文;王新尧;张传鑫;张召召;张若骥设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种火星陨石坑检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种火星陨石坑检测方法及系统，涉及行星遥感图像处理与目标检测技术领域，包括：以YOLO单阶段检测模型为基础构建CAFE‑Net网络，集成多尺度上下文感知模块、特征增强单元与高效特征融合网络，采用MDCD和DACD数据集经预处理后训练模型，通过模型推理与非极大值抑制后处理输出可视化及结构化检测结果，有效解决现有技术中陨石坑与穹顶结构误检率高、小型陨石坑漏检率高的问题，提升精度与召回率，适用于火星探测器着陆选址、火星地质年代测定等深空探测场景，且可端到端自动化处理，部署便捷。

本发明授权一种火星陨石坑检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种火星陨石坑检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取火星遥感图像数据集，对所述数据集执行预处理操作，得到标准训练数据集与待检测标准图像； 步骤S2：构建CAFE-Net网络，所述网络以YOLO单阶段检测模型为基础架构，集成多尺度上下文感知模块、特征增强单元与高效特征融合网络； 其中，所述多尺度上下文感知模块用于提取陨石坑周边喷出物纹理细粒度结构信息，区分陨石坑与穹顶结构； 所述特征增强单元嵌入CAFE-Net网络颈部的特征路由网络，获取特征增强后的特征图； 所述高效特征融合网络基于BiFPN双向特征流优化构建，简化冗余连接并仅保留相邻关键尺度特征间的直接连接，实现自适应通道级判别性加权； 步骤S3：采用所述标准训练数据集对所述CAFE-Net网络进行训练，设置训练参数并执行训练流程，输出最优模型权重文件； 步骤S4：将所述待检测标准图像输入训练完成的CAFE-Net网络，通过网络模型推理提取图像特征并进行多尺度特征融合，输出原始陨石坑检测结果； 步骤S5：对所述原始陨石坑检测结果进行后处理，筛选得到最终的陨石坑检测结果； 步骤S6：以可视化标注图像与结构化标注文件的形式输出最终检测结果。

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