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龙图腾网获悉中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心申请的专利基于极线约束的多时相图像异动目标检测方法及系统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：CN116128919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211392966.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于极线约束的多时相图像异动目标检测方法及系统是由尹增山;晋诗瑶;张如意设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于极线约束的多时相图像异动目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于极线约束的多时相图像异动目标检测方法及系统，首先采取ASIFT算法对图像特征点进行检测，并采取RANSAC算法剔除误匹配点，引入极线约束，计算基础矩阵；其次，在原图像中的感兴趣区域上进行点的标定，利用基础矩阵在目标图像中求得感兴趣区域标定点所对应的极线；最后，使用基于深度卷积特征的鲁棒高效模板匹配方法在原图像中标定待匹配模板图像区域，并在目标图像中进行模板匹配，通过比对极线与目标图像中模板匹配结果矩形框的位置关系，判定目标是否发生异动。本发明可以有效检测中发生异动的目标，且准确度较高，具有方法简单、效果明显、便于工程实现等特点，在实际的生产和生活中具有重要意义。

本发明授权基于极线约束的多时相图像异动目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于极线约束的多时相图像异动目标检测方法，其特征在于，包括： 对获取的第一图像和第二图像进行ASIFT特征点检测和匹配，获得匹配特征点对； 对所述匹配特征点对进行误匹配剔除，采用RANSAC算法得到优化特征点对； 利用所述优化特征点对计算基础矩阵； 选取所述第一图像中感兴趣区域中的随机点，输出所述随机点的像素坐标，并根据所述基础矩阵的值以及所述像素坐标，计算所述第二图像中与所述随机点相对应的点所对应的极线； 在所述第一图像中截取感兴趣区域作为用于体现待检测目标的模板图像；利用所述模板图像在所述第二图像中寻找与所述模板图像最相似的图像区域，并在所述第二图像中采用标注框进行标注； 比较所述第二图像中极线与标注框的位置关系，若设定阈值以上的极线都与所述标注框相交，则认定待检测目标没有发生异动，否则，则认定待检测目标发生了异动； 利用所述模板图像在所述第二图像中寻找与所述模板图像最相似的图像区域，采用尺度自适应深度卷积特征的鲁棒模板匹配方法，包括： 在所述第一图像中截取感兴趣区域，作为待检测目标，并保存为模板图像img； 将所述模板图像img和所述第二图像通过预训练好的VGG-Net模型，提取尺度自适应的深度卷积特征向量，并利用NCC算法测量所述模板图像img的特征与所述第二图像相应特征之间的距离，根据设定相似度阈值，检测所述第二图像与所述模板图像img相似性度量在所述设定相似度阈值之内的图像区域，即为所述第二图像中与所述模板图像最相似的图像区域； 输出所述图像区域左上角和右下角的像素坐标值，对所述第二图像进行标注。

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