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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十二研究所申请的专利一种基于半监督学习的运动目标检测方法、介质及设备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：CN116883455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310854982.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于半监督学习的运动目标检测方法、介质及设备是由陈初杰;李彤;李俊薇;阮成明;陈碧乾;许斌;吴昊天设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督学习的运动目标检测方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于半监督学习的运动目标检测方法、介质及设备，包括步骤：A，获取数据集，包括自动生成集、半人工标注集、全人工标注集以及测试集；B，建立神经网络参数模型，神经网络参数模型包括依次连接的图像输入器、特征提取器以及结构输出器；C，基于获取的数据集中的自动生成集、半人工标注集以及全人工标注集对神经网络参数模型进行训练，并计算损失函数，直至损失函数收敛至预设值，以得到训练好的神经网络参数模型；D，利用训练好的神经网络参数模型对测试集进行运动目标检测，在相机运动的情况下能够有效检测到运动目标，自动学习出运动目标特征，不容易受环境影响，具有更好的算法鲁棒性。

本发明授权一种基于半监督学习的运动目标检测方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的运动目标检测方法，其特征在于，包括步骤： A，获取数据集，所述数据集包括自动生成集、半人工标注集、全人工标注集以及测试集；半人工标注集为从目标图像集合中随机选取一张目标截图粘贴到预处理后的背景图像上，在同一个背景图像上均匀改变目标截图的位置形成图像序列，同一个序列中的相邻背景图像进行平移、旋转处理； B，建立神经网络参数模型，神经网络参数模型包括依次连接的图像输入器、特征提取器以及结构输出器；特征提取器包括依次连接的多层下采样卷积层和对应的多层上采样反卷积层，下采样卷积层和对应的上采样反卷积层之间均连接有对应的通道拼接层；结构输出器包括三层并列的卷积层，分别对应三层卷积结果，第一输出表示输入第一帧图像中目标位置，第二输出表示输入图像第二帧图像中目标位置，第三输出表示对应位置目标之间的位移； C，基于获取的数据集中的自动生成集、半人工标注集以及全人工标注集对神经网络参数模型进行训练，并计算损失函数，直至损失函数收敛至预设值，以得到训练好的神经网络参数模型； D，利用训练好的神经网络参数模型对测试集进行运动目标检测； 其中，神经网络参数模型的模型训练分为三个阶段，利用自动生成集进行第一次预训练，再利用半人工标注集进行第二次预训练，最后利用全人工标注集进行修正训练得到最终的神经网络参数模型。

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