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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于图组合优化的稀疏标记遥感图像目标检测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：CN117152527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202311164907.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图组合优化的稀疏标记遥感图像目标检测方法是由许春燕;卢子涵;崔振;王丹;何颖;乔梁设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图组合优化的稀疏标记遥感图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图组合优化的稀疏标记遥感图像目标检测方法，属于遥感图像目标检测的技术领域；构建稀疏标记的遥感图像数据集，并利用有限的标记数据对旋转目标检测器进行预训练。在训练阶段使用学生网络推理预测集，教师网络生成候选伪标签集，并构造全局对象图，基于适当的目标函数用图神经网络去参数化一个概率分布，映射为一个期望的解，根据蒙特卡洛采样和马尔可夫不等式最小化目标函数，从而优化图神经网络，得到最优的伪标签子集，最后利用增加的监督信号不断地更新和优化检测器。本发明采用上述方法，基于图神经网络的组合优化选出最优伪标签子集可以有效地利用有限的标签数据，从而提高稀疏标记遥感图像目标检测的性能。

本发明授权一种基于图组合优化的稀疏标记遥感图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图组合优化的稀疏标记遥感图像目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：建立数据集，构建一个稀疏标记的遥感图像数据集，数据集中的每张图片中只对部分目标进行了明确标记，其余部分不做标记，在每张图片中的每一个类别中至少有一个目标被标记，数据集的公式表示如下： 上式中，表示数据集图片数量，和分别表示第张图像中有标记实例的数量和无标记实例的数量，分别表示第张图像中实例的图像块、类标签和边界框； S2：使用所述步骤S1中建立的数据集对旋转目标检测器进行预训练，提取图像特征、学习模型的初始权重，并对模型进行初始化，得到预训练后的旋转目标检测器； S3：使用预训练后的旋转目标检测器，生成学生网络和教师网络，加载预训练时的参数； S4：分别将经过弱增强和强增强的图像输入到学生网络和教师网络中进行推理，学生网络用于推理得到预测集，教师网络用于推理得到候选伪标签集； S5：将所述步骤S4中的候选伪标签集构建为全局对象图，作为图神经网络的输入，将每个伪标签样本均表示为图中的节点，边表示样本之间的关系或相似度； S6：使用图神经网络将节点特征向量映射为概率分布，对概率分布进行采样获得子图，子图形成最终的伪标签子集； S7：定义一个目标函数来衡量伪标签子集的质量，通过梯度下降算法最小化目标函数，对图神经网络模型进行训练； S8：对于每张图片，将图神经网络输出的伪标签子集与原有的有限真实标签结合，将教师网络输出的预测概率作为伪标签的权重，计算加权目标检测损失函数，用于学生网络的训练； S9：对教师网络和学生网络进行更新，利用梯度下降优化算法来更新学生网络的参数后，通过使用学生网络的指数移动平均来更新教师网络。

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