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龙图腾网获悉西安电子科技大学广州研究院;西安电子科技大学申请的专利基于自正则化点监督的无人机视角目标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：CN120279444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510350182.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于自正则化点监督的无人机视角目标检测方法及系统是由郗岳;张泽浩;李玮琢;魏志文;范晓宸;冯军美;李飞;苗启广设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自正则化点监督的无人机视角目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自正则化点监督的无人机视角目标检测方法及系统，该方法包括：通过无人机获取待检测的目标图像并通过区域提议机制生成候选区域的特征向量，所述待检测的目标图像与图像中目标级点标签相关联；基于弱监督学习的目标检测网络，采用自正则化采样机制，构建PointSR目标检测网络模型；基于PointSR目标检测网络模型，对候选区域的特征向量进行点监督目标检测，得到无人机视角下的点监督目标检测结果。本发明采用双流结构对候选区域进行分类，从而实现了有效的弱监督目标检测。本发明作为基于自正则化点监督的无人机视角目标检测方法及系统，可广泛应用于图像监督目标检测技术领域。

本发明授权基于自正则化点监督的无人机视角目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自正则化点监督的无人机视角目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过无人机获取待检测的目标图像并通过区域提议机制生成候选区域的特征向量，所述待检测的目标图像与图像中目标级点标签相关联； 基于弱监督学习的目标检测网络，采用自正则化采样机制，构建PointSR目标检测网络模型； 所述PointSR目标检测网络模型的点监督目标检测的目标函数的表达式具体如下所示： 上式中，表示正样本，表示负样本，表示最小值运算，表示平均值计算，表示模型的参数，表示正样本区域特征，表示负样本区域特征，表示图像中目标的数量，表示类别总数，表示第个目标，表示第个类别，表示损失函数，表示基于MIL的分类器，表示第个目标在第个类别上的区域特征，表示第个目标的第个类别上的真实标签，表示负样本的数量，表示第个目标，表示第个负样本的区域特征，表示第个负样本的真实标签； 基于PointSR目标检测网络模型，对候选区域的特征向量进行点监督目标检测，得到无人机视角下的点监督目标检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学广州研究院;西安电子科技大学，其通讯地址为：510555 广东省广州市黄埔区中新广州知识城知明路83号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。