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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种基于全局和局部特征相结合的机场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：CN115457399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210997858.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于全局和局部特征相结合的机场目标检测方法是由罗子娟;赵锴;宋连宁;李雪松;丁帅;李友江;陈杰设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局和局部特征相结合的机场目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局和局部特征相结合的机场目标检测方法，包括采集数据；对采集的数据进行数据标注；数据增强形成机场遥感影像数据集；构建局部特征提取网络，包括跑道、停机坪和指挥塔三类目标的检测模型；对跑道、停机坪和指挥塔三类目标的检测模型进行训练；构建全局特征判定模型，所述全局特征判定模型用于根据所有跑道、停机坪和指挥塔目标判定是否为机场；对全局特征判定网络进行训练；利用训练好的局部特征提取模型和全局特征判定模型对图像进行机场目标检测。该方法先构建局部特征提取网络，提取出机场的重要组成部分，然后构建全局特征判定网络，将不同的组成部分之间的特征进行整体的判别，提升机场目标检测的准确率。

本发明授权一种基于全局和局部特征相结合的机场目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局和局部特征相结合的机场目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：采集数据，采集不同地理位置、不同类型、不同历史时期的机场卫星遥感影像； 步骤2：对采集的数据进行数据标注； 步骤3：数据增强，对标注过的遥感影像进行数据增强操作，形成机场遥感影像数据集； 步骤4：构建局部特征提取模型，所述局部特征提取模型用于检测出所有跑道、停机坪和指挥塔目标，包括跑道、停机坪和指挥塔三类目标的检测模型； 步骤5，训练局部特征提取模型，利用机场遥感影像数据集，对跑道、停机坪和指挥塔三类目标的检测模型进行训练； 步骤6，构建全局特征判定模型，所述全局特征判定模型用于根据所有跑道、停机坪和指挥塔目标判定是否为机场； 步骤7：对全局特征判定网络进行训练； 步骤8：模型测试，利用训练好的局部特征提取模型和全局特征判定模型对图像进行机场目标检测； 步骤6中所述全局特征判定模型依次包括特征提取网络、特征融合网络和分类网络；所述特征提取网络采用EfficientNet网络，针对经过局部特征提取模型检测获得的跑道、停机坪和指挥塔三类目标，均采用EfficientNet网络进行特征提取，最后一层卷积层输出展平生成特征向量； 所述特征融合网络用于将同类目标的特征值相加并进行平均，形成该类目标的类别特征；将每个类别的类别特征进行拼接，形成目标的整体特征； 所述分类网络采用ResNet152网络进行分类判定，将目标的整体特征输入ResNet152网络，再经过全连接层进行是否为机场的预测，损失函数采用交叉熵函数。

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中国电子科技集团公司第二十八研究所，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区灵山南路1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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