买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院申请的专利一种基于SimROD的航拍图像检测与识别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：CN114550013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210174393.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于SimROD的航拍图像检测与识别方法是由李泽辉;吴海波;杨海东;吴均城;王华龙设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SimROD的航拍图像检测与识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于SimROD的航拍图像检测与识别方法，包括如下步骤：步骤S1、收集大量实地的航拍图像；步骤S2、对图像进行BM3D去噪处理；步骤S3、将采集到的图像进行标签处理；步骤S4、训练一个源教师模型T；步骤S5、将教师模型参数更改为教师模型增强参数θa；步骤S6、细化目标数据上D的伪标签；步骤S7、航拍图像稳化。步骤S8、检测与识别；步骤S9、运动矢量分类；步骤S10、得出检测结果；本发明基于SimROD的航拍图像检测与识别方法能够代替传统的识别检测方法，通过基于提高航拍图像检测与识别效率、降低检测流程所耗时间，来达到航拍图像中多运动目标的检测与识别更加准确、实时目的。

本发明授权一种基于SimROD的航拍图像检测与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SimROD的航拍图像检测与识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、收集大量实地的航拍图像； 步骤S2、对图像进行BM3D去噪处理； 步骤S3、将采集到的图像进行标签处理，形成目标数据D，一半为有标签源数据D1，一半为无标签目标数据D2； 步骤S4、基于源数据，训练一个比学生模型M容量大的源教师模型T，得到初始伪标签参数θs，源教师模型T用于生成目标数据上的初始伪标签； 所述步骤S4中的具体步骤包括：使用由DomainMix增强生成的混合图像； 步骤S401、目标数据D取出了一组未标记的图像，进行模型训练；对于一个Batch中的每一幅图像，首先从源和目标数据中随机抽取另外三张图像，并混合这些图像的随机crop，在2×2的模板中创建一个新的域混合图像A； 步骤S402、将初始伪标签和真实标签数据集都标注到混合的图像中，根据新的混合图像中每个crop的相对位置计算目标的边界框坐标； 步骤S403、使用加权平衡采样器从这初始伪标签和真实标签数据集中进行均匀采样，并进行源教师模型T的自适应调整； 步骤S5、利用逐步适应算法，将大型源教师模型T参数从初始伪标签参数θs逐步更改为教师模型增强参数θa； 步骤S6、使用自适应的教师模型增强参数θa来细化目标数据上D上的伪标签，然后，使用这些伪标签来微调学生模型M； 步骤S7、航拍图像稳化，实现位移估计和位移补偿； 所述步骤S7实现位移估计的方法为： 对于每两个连续帧，先前帧图像定义为ft-y，当前帧图像定义为ft，为了减少计算时间，将图像ft的尺寸缩小到原始尺寸的75％，并将颜色设置为灰度模式，得到新图像使用SimROD算法作为特征检测器和描述符找到每个帧上的局部特征，fx,yt是ft在位置x,y处的像素值；利用仿射变换在齐次坐标中估计的特征位置实现位移估计；在齐次坐标中，ft-1和ft中的一对特征点之间的关系为: 其中，H为齐次仿射矩阵: 其中，aij为关于旋转角θ的参数，Tx和Ty双分别为x轴和Y轴上平移T的参数； 实现位移补偿的方法为：使用Kalman滤波器对平移和旋转轨迹进行位移补偿，从而为每帧生成新的变换； 步骤S8、对航拍图像的前景进行目标检测与识别； 步骤S9、得到两幅连续图像的运动矢量； 步骤S10、对无标签目标数据D2数据进行检测，得出检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院，其通讯地址为：528200 广东省佛山市南海高新区佛高科技智库中心A座4楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。