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龙图腾网获悉深圳市边界智控科技有限公司申请的专利面向eVTOL野外环境的深度学习特征提取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：CN120472249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510977284.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权面向eVTOL野外环境的深度学习特征提取方法是由王雨桐;钱劭晨;翁海敏设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向eVTOL野外环境的深度学习特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向eVTOL野外环境的深度学习特征提取方法，包括：基于合成数据，对特征检测模型进行预训练；基于图像显著性检测方法，对真实野外下视训练图像进行自动标注；利用已标注特征点的真实野外下视训练图像，对特征提取模型进行训练；将eVTOL真实拍摄下视图像输入特征提取模型，得到图像特征点和特征点描述子。本发明基于合成数据的特征检测与模型预训练，结合基于图像显著性检测方法的自动标注以及使用困难负样本挖掘的特征提取模型训练，整体提高了深度学习模型在eVTOL野外环境特征提取任务中的训练效率和性能，能够更好地满足eVTOL野外建图与定位的实际需求。

本发明授权面向eVTOL野外环境的深度学习特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种面向eVTOL野外环境的深度学习特征提取方法，其特征在于，包括： 步骤A100、基于合成数据，对特征检测模型进行预训练；所述步骤A100包括：步骤A110、使用简单的几何形状或随机纹理生成合成图像，并标注特征点位置；步骤A120、将合成图像和特征点位置输入特征检测模型进行预训练； 步骤A200、基于图像显著性检测方法，对真实野外下视训练图像进行自动标注；所述步骤A200中的图像显著性检测方法，具体包括：步骤A211、按照显著性检测的预处理步骤，将图像从RGB颜色空间转换到LAB颜色空间，计算颜色显著性；步骤A212、将图像转换为灰度图，进行高斯模糊后使用Canny算法提取边缘，得到边缘图；步骤A213、将颜色显著性和边缘图归一化到相同范围，按照设定的权重进行加权融合得到综合显著性图；步骤A214、根据设定阈值对综合显著性图进行二值化，得到初步显著性掩码；步骤A215、通过连通性分析，计算掩码的连通区域，遍历连通区域，将面积大于预先设定面积阈值的区域标记为显著区域，形成最终的显著性掩码； 步骤A300、利用已标注特征点的真实野外下视训练图像，对特征提取模型进行训练；所述步骤A300具体包括：步骤A310、基于VGG网络模型构建图像特征编码器；步骤A320、通过特征点解码器和描述子解码器，分别对已标注特征点的真实野外下视训练图像中的特征点位置和特征描述子进行预测；步骤A330、计算标签坐标与解码坐标的交叉熵损失，对特征点解码器进行优化；计算描述子匹配损失，对描述子解码器进行优化；步骤A330中，采用基于三元组的损失函数计算描述子匹配损失；步骤A330中的所述计算描述子匹配损失还包括计算正样本损失和基于困难负样本挖掘计算负样本损失； 步骤B400、将eVTOL真实拍摄下视图像输入特征提取模型，得到图像特征点和特征点描述子。

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