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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种面向暗弱目标检测的递进式主动学习弱监督训练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：CN121413698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202512020093.5，技术领域涉及：G06N3/091；该发明授权一种面向暗弱目标检测的递进式主动学习弱监督训练方法是由刘俊池;桂祁阳;王建立;姚凯男设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向暗弱目标检测的递进式主动学习弱监督训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及空间目标检测技术领域，具体提供一种面向暗弱目标检测的递进式主动学习弱监督训练方法，包括：获取样本数据形成样本集，按照目标的信噪比将样本集划分为初始样本集和待评估分组，利用初始样本集训练模型，获得初步训练的模型，开始进行组内迭代：按信噪比降序依次选取所述待评估分组，将待评估分组中的目标划分为简单样本和困难样本，利用简单样本训练模型，得到更新后的模型，重新将困难样本划分为简单样本和困难样本，重复进行训练和划分直至满足预设的组内迭代终止条件，完成组内迭代，依次选取下一个待评估分组，重复执行组内迭代。本发明根据模型实时能力递进式提升训练难度，提升了检测精度和训练效率，降低了数据标注成本。

本发明授权一种面向暗弱目标检测的递进式主动学习弱监督训练方法在权利要求书中公布了：1.一种面向暗弱目标检测的递进式主动学习弱监督训练方法，训练模型用于检测暗弱空间目标，其特征在于，包括： S1：获取样本数据形成样本集，样本数据中包括目标，按照目标的信噪比将样本集划分为初始样本集和个待评估分组； S2：利用所述初始样本集更新训练池，利用训练池中的已有样本数据训练模型，获得初步训练的模型； S3：按信噪比降序依次选取所述待评估分组，进行组内迭代： 按照预设的难易区分标准，将待评估分组中的目标划分为简单样本和困难样本；，表示待评估分组序列号；所述难易区分标准为： ； 其中，表示样本数据难易划分结果，表示样本数据，表示简单样本，表示困难样本，表示平均召回率，表示召回率阈值，表示信噪比下限阈值，表示平均质心损失，表示组样本数据所有目标质心损失中值，表示信噪比，表示其他情况； 利用简单样本更新训练池，利用训练池中的已有样本数据训练模型，得到更新后的模型；按照所述难易区分标准，结合更新后的模型对困难样本的评估，重新将困难样本划分为简单样本和困难样本；重复执行S3直至满足预设的组内迭代终止条件，完成利用待评估分组训练模型； S4：进行组间迭代： 选取待评估分组，重复执行组内迭代直至利用个待评估分组完成模型训练。

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科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888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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