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龙图腾网获悉浙江大立科技股份有限公司申请的专利一种航空视频流目标识别算法性能提升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：CN116630849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310549783.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种航空视频流目标识别算法性能提升方法是由岳宏宇;张连敏设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空视频流目标识别算法性能提升方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种航空视频流目标识别算法性能提升方法，属于图像处理和航空视频目标识别技术领域。本发明的方法包括：获取原始视频流图像和所述目标识别算法基于原始视频流图像输出的所有目标的信息向量；基于所有目标的位置，将原始视频流图像自适应分割成多个方格并使所有目标的中心尽可能分布在不同方格内；基于目标的中心点所处方格区域与相邻方格区域组的关联度判断所述目标的位置是否需要修正，当判断需要修正时进行修正；基于所述目标识别算法输出的同一目标的前后N帧信息，通过前后帧关联算法，对所述目标的类别准确性进行判断，删除类别判断不准确的目标。解决了目前目标识别技术普遍对弱小目标检测能力不佳，鲁棒性较差的问题。

本发明授权一种航空视频流目标识别算法性能提升方法在权利要求书中公布了：1.一种航空视频流目标识别算法性能提升方法，其特征在于，包括： 获取原始视频流图像和所述目标识别算法基于所述原始视频流图像输出的所有目标的位置、类别和置信度； 基于所有目标的位置，将原始视频流图像自适应分割成多个方格并使所有目标的中心尽可能分布在不同方格内； 所述将原始视频流图像自适应分割成多个方格,包括： 将所述原始视频流图像自适应分割成M×N个方格， M＝[Wwmax+kM×δM]， N＝[Hhmax+kN×δN]； 其中，W、H分别为所述输出图像的宽、高方向像素尺寸；wmax、hmax分别为所述目标识别算法输出的所有目标的宽、高方向的像素的最大值；δM和δN分别为宽、高方向的自适应系数；ki为循环控制常量,i取M或N分别代表宽和高方向； 基于目标的中心点所处方格区域与相邻方格区域组的关联度判断所述目标的位置是否需要修正，当判断需要修正时进行位置修正，包括： 通过卷积网络提取目标的中心点所处方格区域A以及各相邻方格区域组中每个方格区域的特征图，并进行匹配对比，得到所述关联度最高的相邻方格区域组；若下一帧检测到的该目标的位置没有出现在A方格区域而是出现在了关联度最高的相邻区域组，则认为是正确识别，保留该目标；否则判断需要对该目标位置进行修正； 所述通过卷积网络提取目标的中心点所处方格区域A以及各相邻方格区域组中每个方格区域的特征图，包括： 将A以及B1、B2、B3、B4、C1、C2、D1、D2八个相邻方格区域图像分别作为输入，均经过9个3-1结构输出每个方格区域特征图；每个3-1结构均包括3×3卷积和1×1卷积； 所述关联度最高的相邻方格区域组获取过程包括： 通过下述公式得到A与B1方格区域的相似度信息βA,B1： 其中，Ai，j为A方格区域特征图中第i行、j列的像素值，B1i，j为B1方格区域特征图第i行第j列的像素值； 同理求出βA,B2，βA,B3，βA,B4； βA,B＝[βA,B1+βA,B2+βA,B3+βA,B4]4,同理求出βA,C，βA,D； 比较βA,B，βA,C，βA,D，取三者中最小的β值对应的方格区域作为关联度最高的相邻方格区域组； 其中，所述相邻方格区域组包括与所述目标的中心点所处方格区域相邻的上下方格区域组、左右方格区域组和四角方格区域组；每两个相邻方格区域之间有部分重叠区域；上下方格区域组包括与目标的中心点所处方格区域A上下相邻的两个方格区域C1、C2，左右方格区域组包括与A左右相邻的两个方格区域D1、D2；四角方格区域组包括位于A四角处的四个方格区域B1、B2、B3、B4； 基于所述目标识别算法输出的同一目标的前后N帧信息，通过前后帧关联算法，对所述目标的类别准确性进行判断，删除类别判断不准确的目标；包括：根据以下公式更新当前帧的置信度： P＝Pit+αi×Pi-1+αi×Pi-2+……+αi×P1 其中，Pi为当前帧的置信度，Pi-1为上一帧的置信度，P1为第一帧置信度，αi为当前帧的衰减系数范围是[0,1]；若得到P大于置信度阈值Pth，则认为该目标的类别识别准确； 若P低于置信度阈值Pth，则通过执行多帧投票策略确定此目标的类别是否准确，包括： 取最近p帧的检测结果，若其中q帧的P大于阈值Pth，其中qp，则认定此检测结果准确；若其中少于q帧满足要求，则认定对该目标的类别检测不准确，对该目标舍弃。

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