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龙图腾网获悉天津生联智慧科技发展有限公司申请的专利提取航拍图像特征的图卷积网络模型及检测异常的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：CN115482473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210918508.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权提取航拍图像特征的图卷积网络模型及检测异常的方法是由王磊;姜智凯;褚龙飞;李世卿设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本提取航拍图像特征的图卷积网络模型及检测异常的方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种提取航拍图像特征的图卷积网络模型及检测异常的方法，模型包括：单发多框检测模型，用于接收通过无人机的航拍图像作为输入图像，并输出航拍图像中每个特征子图像；图像特征转换压缩层，包括：k层堆叠的图像特征转换压缩模块，所述图像特征转换压缩模块包括：卷积神经网络模型、Gate‑Conv卷积模型和输出单元，所述卷积神经网络模型用于进行卷积过滤，所述Gate‑Conv卷积模型用于降低参数数量，并提取不同粒度大小的信息，所述图像特征转换压缩单元用于将上一层将卷积神经网络模型输出的运算结果和Gate‑Conv卷积模型进行融合得到编码特征图；反卷积网络，用于将编码后的特征图通过多步映射到原图空间，生成特征子图像的特征表示。

本发明授权提取航拍图像特征的图卷积网络模型及检测异常的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于提取航拍图像特征的图卷积神经网络模型，其特征在于，包括： 单发多框检测模型，用于接收通过无人机的航拍图像作为输入图像，并输出航拍图像中每个特征子图像； 图像特征转换压缩层，包括：k层堆叠的图像特征转换压缩模块，第一层图像特征转换压缩模块接收输入的特征子图像，第K层图像特征转换压缩模块输出最终编码结果，每一层图像特征转换压缩模块的输出作为下一层图像特征压缩模块的输入，所述图像特征转换压缩模块包括：卷积神经网络模型、Gate-Conv卷积模型和输出单元，所述卷积神经网络模型用于进行卷积过滤，所述Gate-Conv卷积模型用于降低参数数量，并提取不同粒度大小的信息， 所述输出单元用于： 对卷积神经网络模型输出结果进行激活操作，激活函数使用sigmoid激活，对Gate-Conv卷积模型输出结果进行tanh激活，并将二者采用短接的方式融合得到编码特征图；所述图像特征转换压缩模块用于将上一层卷积神经网络模型输出的运算结果和Gate-Conv卷积模型进行融合得到编码特征图； 反卷积网络，用于将编码后的特征图通过多步映射到原图空间，生成特征子图像的特征表示； 异常检测模型，所述异常检测模型用于构建超球面，计算所述特征表示是否落在所述超球面内，根据计算结果判断是否异常； 所述网络模型的训练目标定义为：

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