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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于特征一致性与定位更新的弱监督遥感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：CN116452857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310299074.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于特征一致性与定位更新的弱监督遥感目标检测方法是由张浩鹏;郭晨;姜志国;谢凤英;赵丹培设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征一致性与定位更新的弱监督遥感目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于特征一致性与定位更新的弱监督遥感目标检测方法，包括：通过空间投票多实例挖掘模块结合实例分数和空间关系进行空间投票，并对投票结果进行边界正则化处理，分别得到各输入图像的伪标签；通过特征一致性学习模块对输入图像不同角度下的伪标签进行非极大值抑制，得到综合伪标签；利用综合伪标签对目标定位更新模块进行训练，且在每轮训练中，将满足预设条件的预测结果与原始综合伪标签合并后参加至下一轮训练，如此迭代训练，得到最终的目标定位更新模块。本发明能够避免目标实例丢失，提高目标定位准确性。

本发明授权基于特征一致性与定位更新的弱监督遥感目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征一致性与定位更新的弱监督遥感目标检测方法，其特征在于，包括： 构建目标检测模型，所述目标检测模型包括基础网络、空间投票多实例挖掘模块、特征一致性学习模块和目标定位更新模块； 训练阶段，对原始样本图像进行随机旋转后，再与原始样本图像共同输入所述基础网络； 通过所述基础网络分别对各输入图像进行特征提取和初步检测，得到各输入图像的初步检测结果；所述基础网络包括骨干网络和弱监督网络；所述骨干网络对各输入图像进行特征提取，得到特征图，并利用特征图与提案进行区域池化，经过全连接层后将所有提案转化为尺寸相同的提案特征向量；所述弱监督网络对提案特征向量进行初步检测，得到初步检测结果φ0； 通过所述空间投票多实例挖掘模块对各所述初步检测结果进行分析，结合实例分数和空间关系进行空间投票，并对投票结果进行边界正则化处理，分别得到各输入图像的伪标签； 通过所述特征一致性学习模块对各输入图像的伪标签进行非极大值抑制，得到综合伪标签Href，对个输入图像的伪标签进行一致性学习的过程包括：对原始样本图像I进行两次随机旋转，得到图像I1、I2和对应的提案B1、B2，将原始样本图像I及图像I1、I2依次经所述基础网络和所述空间投票多实例挖掘模块之后，得到伪标签HS，通过所述特征一致性学习模块对三个伪标签Hs，进行非极大值抑制，得到综合伪标签Href； 利用所述综合伪标签Href对所述目标定位更新模块进行训练，且在每轮训练中，保留满足预设条件的预测结果，并将满足预设条件的预测结果与原始综合伪标签合并后参加至下一轮训练，如此迭代训练，得到最终的目标定位更新模块。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100000 北京市海淀区学院路37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”。

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