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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利一种航拍图像中密集与相似目标的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：CN116994158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310849804.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种航拍图像中密集与相似目标的检测方法是由郭鸿博;王晓斌;朱得糠;孟志鹏设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航拍图像中密集与相似目标的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种航拍图像中密集与相似目标的检测方法，属于目标检测技术领域。首先，将容易混淆的类分为一类，使用粗检测器来检测目标。然后，使用聚类方法对上一步得到的结果进行分组，以创建前景区域图像，再将其交给粗检测器。最后对混淆类进行分类，并对检测结果与精细检测器的检测结果进行非极大抑制，得到最终的检测结果。本发明能够有效地检测密集的小目标，识别容易混淆的类，进一步提高航拍图像中密集目标与相似目标的检测结果。

本发明授权一种航拍图像中密集与相似目标的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种航拍图像中密集与相似目标的检测方法，其特征在于，设计航拍图像检测器用于实现航拍图像中密集与相似目标的检测； 所述航拍图像检测器包括如下五个阶段： 第一、粗检测器检测航拍图像； 所述粗检测器是使用TPH检测器对航拍图像小目标进行检测，便于后续的聚类以及前景区域的生成； 第二，检测结果聚类并自适应形成前景图像；即利用自适应聚类算法，将获得的检测结果聚类，自适应形成前景区域图像； 利用粗检测器得到的检测结果，通过聚类形成新的chip，然后自适应的把不同的chip组合成一副前景区域图像； 前景区域图像生成过程主要分为三步： （1）利用粗检测器输出的检测结果，将前景子区域聚类成几个聚集区域； （2）自适应的放大小尺寸的聚集区域； （3）将这些聚集区域组装成一个统一的马赛克图片； 前景子区域聚类主要有： 第三、粗检测器检测前景图像并使用类相似分类器分类，把容易混淆的类区分开 得到前景区域生成的图像后，继续对前景图像进行检测，这里还是使用TPH检测器；这里的粗检测器TPH与初始的检测器输入不同，初始的粗检测器输入的是原始航拍图像，而这里的粗检测器输入的是经过聚类生成的前景区域图像，因此需要再次训练粗检测器TPH；这里的前景图像训练集使用前景区域生成算法形成，由于数据集中有些类比较相似，不容易检测识别，此时，将具有相似外观的类归为一类； 对于易于混淆的类，使用类相似分类器进行分类采用如下方式实现：设计一个“三轮车”和“非三轮车”分类器，使用Resnet18主干网络作为二类分类器；在“三轮车”的检测结果中，把属于三轮车的检测结果留下，不属于三轮车的检测结果丢掉；随后，再对留下的所有属于三轮车的类进行分类，同样设计一个Resnet18分类器，这个分类器用来分类tricycle类和awning-tricycle类；通过这样的设计，把外观相似的类区分开来； 第四，精细检测器检测航拍图像 将航拍图像输入到精细检测器中进行检测，获得所有类别的检测结果； 第五，非极大抑制融合所有检测结果； 利用非极大值抑制把第三步和第四步获得的检测结果相融合，获得最终的检测结果。

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