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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种基于多任务提示的光学遥感图像显著性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：CN119785233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202411868486.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多任务提示的光学遥感图像显著性目标检测方法是由贺健龙;罗会兰;虞名豪;危熠笑设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务提示的光学遥感图像显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务提示的光学遥感图像显著性目标检测方法，旨在提高显著性目标的检测精度，解决现有技术中边缘模糊和信息丢失的问题。该方法首先通过设计任务提示，最大化显著性任务和边缘任务之间的差异，减少两者间的梯度冲突，优化两者之间的协作。然后提出MTP模块进行多个任务的学习与特征交互，通过融合精细的边缘特征来提升边缘信息的利用效果。为了更好地对齐显著性区域特征，引入了SEALoss，通过边缘感知掩码优化显著性区域的对齐，提高检测精度。同时引入了PRA，显著减轻计算量和内存消耗，提高模型的运算效率。该方法能够鲁棒且准确地检测光学遥感图像中的显著性目标，适应复杂场景，具有较强的实用性和推广价值。

本发明授权一种基于多任务提示的光学遥感图像显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务提示的光学遥感图像显著性目标检测方法，包括以下步骤： 步骤1：在骨干网络中引入编码器的任务提示，且在所述骨干网络中提取多尺度特征图；在解码器中加入MTP模块，在所述MTP模块中引入解码器的任务提示，将所述多尺度特征图输入到所述MTP模块中，所述MTP模块通过在特定任务token之间进行交互，捕捉所述多尺度特征图边缘任务与显著性任务的内在关联，所述MTP模块包括跨层融合块、任务学习块、任务交互块与特定任务预测块； 步骤2：将步骤1得到的所述多尺度特征图输入到所述跨层融合块中，将不同尺度的特征进行融合，得到更为全面和丰富的多尺度特征图、； 步骤3：将步骤2得到的所述多尺度特征图、、、输入到所述任务学习块中，通过主要特定任务学习分支和另一辅助特定任务学习分支进行任务学习，再通过PRA对各自任务token以及提示进行学习，从而自适应地区分任务的重要程度，实现任务与任务提示的内在联系，得到新的任务token、、、，以及任务通用特征，同时，联合特征表示的构建和MHSA使得模型能够在不同任务间共享信息，学习到更为丰富和具有长距离依赖关系的特征表示； 步骤4：将步骤3得到的所述任务token、、、输入进所述任务交互块进行交互处理，采用对任务相关token进行对应的任务交互，最后映射至相应的任务特征，得到任务交互后的token； 步骤5：将步骤4中得到的所述任务交互后的token以及步骤3得到的所述任务通用特征输入进所述特定任务预测块，通过分别在主要特定任务学习分支和另一辅助特定任务学习分支中对各自的所述显著性目标检测和边缘性目标检测展开预测，得到多个预测图，所述预测图包括显著性目标检测预测图和边缘性检测预测图，其中所述显著性目标检测预测图通过SEALoss监督得到。

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