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龙图腾网获悉民航成都电子技术有限责任公司申请的专利基于半监督学习的机场跑道异物检测方法、装置、设备及介质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：CN121121323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511662782.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于半监督学习的机场跑道异物检测方法、装置、设备及介质是由李静毅;刘培刚;戈磊;何鹏;邓平;向德贵;邓茂伟;王郁明;兰青松;梁晨;蒲佳朋;王屹巍设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督学习的机场跑道异物检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于半监督学习的机场跑道异物检测方法、装置、设备及介质，涉及机场跑道异物检测领域，该方法包括：收集机场跑道的多张图像，对多张图像中部分图像进行人工标注，获得带有真实标签的多张部分标记图像；从数据库中随机选择多个异物的边界框图像，将多个异物的边界框图像粘贴到每张部分标记图像的跑道区域，获得多张已标记图像；基于多张图像中的未标记图像进行预训练，将预训练获得的权重迁移到异物检测模型；基于多张已标记图像对异物检测模型进行微调训练，获得最终训练后的异物检测模型；将实时的目标跑道图像输入最终训练后的异物检测模型，输出跑道是否包含异物的检测结果，从而提高机场跑道中小异物的检测精度。

本发明授权基于半监督学习的机场跑道异物检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的机场跑道异物检测方法，其特征在于，包括： 收集机场跑道的多张图像，对所述多张图像中部分图像进行人工标注，获得带有真实标签的多张部分标记图像；所述真实标签为异物的边界框，多张图像上均存在异物； 从数据库中随机选择多个异物的边界框图像，将所述多个异物的边界框图像粘贴到每张部分标记图像的跑道区域，获得多张已标记图像；所述数据库中预存有小于预设尺寸的异物的边界框图像；在从数据库中随机选择多个异物的边界框图像，将所述多个异物的边界框图像粘贴到每张部分标记图像的跑道区域，获得多张已标记图像之前，所述方法还包括： 根据每张部分标记图像，生成多个提示点；所述根据每张部分标记图像，生成多个提示点，包括： 根据每张部分标记图像的边界框，随机生成满足预设条件的多个提示点；所述预设条件包括提示点不在边界框内且提示点与边界框之间的距离大于预设距离； 将每张部分标记图像及所述多个提示点输入SAMv2中，输出多个分割掩码； 对所述多个分割掩码按照面积从大到小的顺序进行排序，筛选出前K个分割掩码；K为大于0的正整数； 将所述K个分割掩码中置信度最高的分割掩码对应的区域，确定为每张部分标记图像的跑道区域； 基于所述多张图像中的未标记图像和MoCov2框架进行预训练，将预训练获得的权重迁移到异物检测模型； 基于所述多张已标记图像对所述异物检测模型进行微调训练，获得最终训练后的异物检测模型； 将实时的目标跑道图像输入所述最终训练后的异物检测模型，输出跑道是否包含异物的检测结果。

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