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龙图腾网获悉北京理工大学;北京理工大学前沿技术研究院申请的专利基于CUDA加速的高光谱图像异常目标探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：CN116416442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310263730.X，技术领域涉及：G06V10/58；该发明授权基于CUDA加速的高光谱图像异常目标探测方法是由王文正;武润培;唐林波;聂晓风;高鹏程设计研发完成，并于2023-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CUDA加速的高光谱图像异常目标探测方法在说明书摘要公布了：基于CUDA加速的高光谱图像异常目标探测方法，本发明涉及异常目标检测领域。本发明的目的是解决当前利用高光谱图像进行异常目标探测实时性差的问题。提出了基于CUDA加速的探测方法，该方法主要包括以下过程：1、CPU主机端获取并通过数据重构预处理高光谱图像；2、将预处理数据从CPU主机端的内存拷贝到GPU设备端的显存；3、设计矩阵均值与差分kernel函数进行数据去中心化，设计矩阵乘法kernel函数、广义矩阵求逆kernel函数、Hadamard积kernel函数、以及行求和kernel函数进行协方差矩阵、逆协方差矩阵以及异常检测结果的计算；4、在CPU主机端进行阈值分割并将检测结果保存到存储器端。本发明基于异构编程模型实现，能够满足对高光谱图像数据的实时处理需求。

本发明授权基于CUDA加速的高光谱图像异常目标探测方法在权利要求书中公布了：1.基于CUDA加速的高光谱图像异常目标探测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、CPU主机端从存储器设备中读取高光谱图像数据，并在主机端将其重构为二维数据矩阵，其中H为图像高度，W为图像宽度，B为图像波段数，N=H×W为单波段图像像素数； 步骤二、将去中心化后的差分矩阵从CPU主机端拷贝到GPU设备端； 步骤三、二维数据矩阵去中心化，对于二维数据矩阵，计算高光谱数据在光谱维度的均值，并用数据矩阵减去对应波段均值，得到差分矩阵； 步骤四、高光谱图像各像素位置异常程度求解，根据差分矩阵，在GPU端配置多线程kernel函数计算整体协方差矩阵C，并用LU分解方法计算逆协方差矩阵，改进基准RX算法中通过遍历访问各像元光谱向量计算Mahalanobis距离的过程，优化为矩阵乘法和矩阵点乘运算，并在设备端建立对应kernel函数并行处理得到异常检测结果矩阵； 步骤五、将异常检测结果矩阵从GPU设备端拷贝到CPU主机端； 步骤六、根据每个待检测样本的异常程度统计在不同阈值条件下的检测率与虚警率，根据可接受虚警确定对应的全局阈值T，得到最终检测结果如下： ； 其中代表该像元为异常像元，则表示该像元位置无异常。

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