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龙图腾网获悉北京市遥感信息研究所申请的专利一种遥感图像物体分类模型在线增量更新方法及装置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：CN120107696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510304574.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种遥感图像物体分类模型在线增量更新方法及装置是由田菁;张筱晗;邢相薇;金椿柏;齐江帆;韦欣然;高宇歌;许磊设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感图像物体分类模型在线增量更新方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感图像物体分类模型在线增量更新方法及装置，该方法包括：获取遥感图像物体分类模型和历史数据集；利用所述历史数据集，对所述遥感图像物体分类模型进行处理，得到第一优化模型和训练数据标签集；利用实测遥感图像数据和所述训练数据标签集，对所述第一优化模型进行迭代增量处理，得到遥感图像物体分类优化模型。本发明提出了一种遥感图像物体分类模型在线增量更新方法及装置，采用基于样本重要度排序的数据增量控制模型进行在线数据选取，所述遥感图像物体分类模型利用新数据进行持续学习获取新知识，解决了现有遥感影像物体智能定位模型迭代优化效率低、训练计算成本高的问题。

本发明授权一种遥感图像物体分类模型在线增量更新方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像物体分类模型在线增量更新方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取遥感图像物体分类模型和历史数据集； S2，利用所述历史数据集，对所述遥感图像物体分类模型进行处理，得到第一优化模型和训练数据标签集； S3，利用实测遥感图像数据和所述训练数据标签集，对所述第一优化模型进行迭代增量处理，得到遥感图像物体分类优化模型； 其中，所述利用实测遥感图像数据和所述训练数据标签集，对所述第一优化模型进行迭代增量处理，得到遥感图像物体分类优化模型，包括： S31，设置迭代次数，设置迭代处理次数为1； S32，获取实测遥感图像数据集； S33，利用第一优化模型，对所述实测遥感图像数据集进行处理，得到第一分类定位数据集和第二分类定位数据集； S34，对所述历史数据集、所述第一分类定位数据集和所述第二分类定位数据集进行处理，得到增量训练数据集； S35，利用所述增量训练数据集和所述训练数据标签集，对所述第一优化模型进行处理，得到第二优化模型和增量训练标签集； S36，所述增量训练标签集和所述训练数据标签集进行融合处理，得到历史标签集； 使迭代处理次数增加1； S37，判断所述迭代处理次数是否大于迭代次数，得到迭代判断结果； 当所述迭代判断结果为否时，所述历史标签集更新为训练数据标签集，执行S32； 当所述迭代判断结果为是时，所述第二优化模型更新为遥感图像物体分类优化模型； 其中，所述对所述历史数据集、所述第一分类定位数据集和所述第二分类定位数据集进行处理，得到增量训练数据集，包括： S341，对所述历史数据集和第三分类定位数据集进行融合处理，得到第四分类定位数据集； S342，基于第一数据增量控制模型，对所述第四分类定位数据集进行处理，得到第五分类定位数据集； S343，基于第二数据增量控制模型，对所述第一分类定位数据集进行处理，得到第六分类定位数据集； S344，对所述第五分类定位数据集和所述第六分类定位数据集进行融合处理，得到增量训练数据集。

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