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龙图腾网获悉天目山实验室申请的专利一种面向动态开放环境下的在线低空图像识别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：CN120411833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510896555.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种面向动态开放环境下的在线低空图像识别方法是由韩亚楠;严旭飞;别大卫;黄海山;李道春设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向动态开放环境下的在线低空图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种面向动态开放环境下的在线低空图像识别方法，为解决传统检测模型难以在开放环境下进行持续自适应学习，不能保持稳定的低空图像识别效率以及增量学习过程中由于重复训练导致资源浪费和性能下降的问题，本发明的步骤包括：S1：根据输入图像构建用于对比学习的正样本和负样本；S2：将正样本和负样本输入目标检测模型中，生成对比损失和检测损失，完成输入图像的检测；S3：在完成输入图像检测后，引入统计校正机制，增量地学习新的任务数据，利用与当前任务相对应的统计向量进行目标检测。

本发明授权一种面向动态开放环境下的在线低空图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向动态开放环境下的在线低空图像识别方法，其特征在于，所述一种面向动态开放环境下的在线低空图像识别方法的步骤包括： 步骤1：根据输入图像I构建用于对比学习的正样本和负样本； 步骤2：将正样本和负样本输入目标检测模型中，生成对比损失和检测损失，完成输入图像的检测； 步骤2.1：将图像I、正样本和负样本分别作为目标检测模型的输入样本，通过目标检测模型中的主干网络进行特征提取，分别生成多尺度特征、和； 步骤2.2：在多尺度特征对应的通道维度中，使用平均池化操作，生成2维的特征向量、和； 步骤2.3：将2维的特征向量、和输入目标检测主干网络的最后三层，基于目标检测主干网络的最后三层计算目标遮挡对比损失，其中，目标遮挡对比损失函数为； 将2维的特征向量、和输入主干网络的最后三层，在每一层中依次计算2维特征向量和、和、和的余弦相似度，得到对应层的对比损失，基于对应层的对比损失和权重因子得到目标遮挡对比损失函数，其中主干网络为YOLO系列特征提取网络，主干网络最后三层为卷积层； 对比损失的计算公式为： （2）； 余弦相似度的表达式为： （3）； 公式（3）中，和为2维特征向量组合，即为和、和、和中的其中一个组合； 目标遮挡对比损失函数的计算公式为： （4）； 公式（4）中，为第三层的权重因子，为第三层的对比损失，为第四层的权重因子，为第四层的对比损失，为第五层的权重因子，为第五层的对比损失； 步骤2.4：将目标遮挡对比损失和目标检测网络的检测损失作为总损失函数，基于总损失函数对目标检测主干网络进行训练，基于训练后的目标检测主干网络对输入图像进行图像检测； 总损失函数的计算公式为： （1）； 公式（1）中，为目标检测网络的检测损失函数，为目标遮挡对比损失函数； 步骤3：在完成输入图像检测后，引入统计校正机制，增量地学习新的任务数据，利用与当前任务相对应的统计向量进行目标检测。

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