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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于运动对准和动态更新的遥感视频弱监督目标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：CN116229257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211735462.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于运动对准和动态更新的遥感视频弱监督目标检测方法是由冯婕;姜全鹏;李杰;焦李成;张向荣;尚荣华;王蓉芳;慕彩红设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运动对准和动态更新的遥感视频弱监督目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于运动对准和动态更新的遥感视频弱监督目标检测方法，主要解决现有技术中未利用帧间运动信息辅助检测导致召回率低，以及伪标签框更新策略不适应小目标导致目标定位精度低的问题。其实现方案为：生成训练样本集与测试样本集；对训练样本集中每帧遥感图像进行伪标签框初始化；对初始化伪标签框进行对准得到精准伪标签框；构建目标检测网络；训练目标检测网络并进行在线动态更新和困难样本挖掘。本发明能够有效利用点监督信息以及运动信息，完成伪标签框的生成与有益引导，提高了检测的召回率和定位精度，极大减少了人工标注时间和成本。

本发明授权基于运动对准和动态更新的遥感视频弱监督目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于运动对准和动态更新的遥感视频弱监督目标检测方法，其特征在于，通过对训练样本集的遥感图像进行运动对准初始化，生成与点标注一一对应的精准伪标签框，在对目标检测网络训练过程中用在线动态更新方法，对伪标签框进行迭代更新替换，同时进行困难样本挖掘；该目标检测方法的具体步骤包括如下： 步骤1，生成训练样本集： 选取一段带有点标注标签的遥感视频,从所选视频的第5帧开始选取至少连续N帧,且每帧大小为512*512的遥感图像，组成训练样本集；其中，N大于或等于300； 步骤2，对训练样本集中每帧遥感图像进行伪标签框初始化： 步骤2.1，将训练样本集每隔10帧遥感图像组成一组； 步骤2.2，利用无监督算法高斯混合模型GMM，对每组遥感图像进行背景建模，得到该组遥感图像所有运动的像素点；对每组所有像素点进行一次最小外接矩形扩张，得到该组遥感图像的初始化伪标签框； 步骤3，对初始化伪标签框进行对准得到精准伪标签框： 步骤3.1，当一个初始化伪标签框内只有一个点标注时，该伪标签框被视为该点标注的精准伪标签框； 步骤3.2，当至少两个以上的初始化伪标签框内仅有同一个点标注时，找到所有初始化伪标签框的中心点，并分别计算中心点到该点标注的距离，保留其中最小距离对应的伪标签框，删除其余的伪标签框，保留的伪标签框被视为该点标注的精准伪标签框； 步骤3.3，当一个初始化伪标签框内有至少两个以上的点标注时，分别计算多个点标注在水平方向和垂直方向上到伪标签框四边的距离，以水平和垂直方向的最小距离作为每个点标注生成框的宽与高的一半，以每个点标注为生成框中心，得到多个生成框，删除原始的伪标签框，每个个生成框被视为其点标注的精准伪标签框； 步骤3.4，当不存在任何一个初始化伪标签框包含点标注时，取以上三种情况下精准伪标签框的宽与高的均值与方差，并依据3sigma原则，随机生成一个点标注的生成框的宽与高，以该点标注为生成框中心，得到该生成框，将其被视为该点标注的精准伪标签框； 步骤3.5，保留上述四种情况下的精准伪标签框，删除初始化伪标签框，并赋予每个精准伪标签框的初始置信度权重值为0.3； 步骤4，构建目标检测网络： 采用CenterNet网络作为目标检测网络，并将CenterNet网络中特征提取子网络的第一卷积层resnet50.conv1的通道数设置为9； 步骤5，训练目标检测网络并进行在线动态更新和困难样本挖掘： 步骤5.1，将步骤3得到的精准伪标签框当作训练样本集的框标注标签； 步骤5.2，将训练样本集中的连续三帧遥感图像作为组合叠帧，输入到目标检测网络中进行迭代训练，在目标检测网络每训练完一轮后，网络输出连续三帧遥感图像的中间帧遥感图像的检测结果； 步骤5.3，将中间帧遥感图像的检测结果依次与该中间帧遥感图像的精准伪标签框进行匹配，如果匹配到的检测结果分类置信度大于精准伪标签框置信度权重时，对该伪标签框进行在线动态更新，得到新的伪标签框并作为下一轮网络训练的框标注标签； 步骤5.4，对于中间帧遥感图像的检测结果中分类置信度权重低的检测框，进行困难样本挖掘，增大该检测框的权重损失； 步骤5.5，重复执行上述步骤，直至训练轮数结束，得到训练好的目标检测网络； 步骤6，检测遥感视频中的弱监督目标： 将待检测的遥感视频中连续三帧遥感图像作为组合叠帧，输入到训练好的目标检测网络中，输出遥感视频的目标检测结果。

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