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龙图腾网获悉重庆邮电大学空间通信研究院申请的专利一种基于弱监督学习的遥感图像有向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：CN116758421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310714600.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于弱监督学习的遥感图像有向目标检测方法是由杨烽;袁湘粤;蒲艺;赵悦;高陈强;舒文强设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弱监督学习的遥感图像有向目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感影像智能化分析领域，具体涉及一种基于弱监督学习的遥感图像有向目标检测方法，所述方法包括获取待测遥感图像数据，并对待测遥感图像数据进行预处理；将预处理后的待测遥感图像数据输入到训练好的遥感图像有向目标检测模型中进行检测处理，得到目标遥感图像；本发明只需利用少量标注的水平框目标，采用弱监督方法挖掘有向目标，实现遥感图像目标检测。本发明使用的弱监督数据集不仅降低了数据标注难度并减少了所需的标注框数量，有效降低了现有遥感图像有向目标检测方法对全监督数据集的依赖，减少了人工标注成本。

本发明授权一种基于弱监督学习的遥感图像有向目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督学习的遥感图像有向目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待测遥感图像数据，并对待测遥感图像数据进行预处理； 将预处理后的待测遥感图像数据输入到训练好的遥感图像有向目标检测模型中进行检测处理，得到目标遥感图像； 其中，遥感图像有向目标检测模型的训练过程包括： 获取原始遥感数据集，并对所述原始遥感数据集进行预处理；所述原始遥感数据集包括具有真实水平边界框标签的训练遥感图像； 将所述训练遥感图像进行多角度旋转数据增强，生成所述训练遥感图像的多角度旋转图像； 将训练遥感图像的所述多角度旋转图像输入到教师网络进行有向目标挖掘，预测得到训练遥感图像的有向伪标签，包括： 将训练遥感图像的多角度旋转增强图像输入教师网络进行推断检测，获取每张旋转增强图像的有向预测框； 把多角度旋转增强图像的有向预测框通过逆旋转变换投影到对应的训练遥感图像上； 将训练遥感图像所对应的所有角度的有向预测框和真实水平边界框标签进行拼接，利用非极大值抑制算法去除其中重复的有向预测框，并从非极大值抑制算法的结果中去除真实水平边界框标签处的有向预测框； 使用动态伪标签阈值过滤方式计算具有不同类别的有向预测框的置信度分数阈值； 利用所述置信度分数阈值对有向预测框进行筛选，筛除其中低质量的有向预测框； 将保留的有向预测框作为候选伪标签送入有向伪标签位置校正模块，筛除其中定位不可靠的候选伪标签，将最终保留的有向预测框作为对应训练遥感图像的有向伪标签； 将所述训练遥感图像及其对应的真实水平边界框标签和有向伪标签输入到学生网络中，预测得到训练遥感图像的有向预测框； 利用训练遥感图像的有向预测框和训练遥感图像的真实水平边界框标签，构建水平边界框损失； 利用训练遥感图像的有向预测框和训练遥感图像的有向伪标签，构建有向边界框损失； 通过联合水平边界框损失和有向边界框损失进行迭代训练以调整学生网络的参数，根据学生网络的参数进行指数滑动平均更新教师网络的参数，当损失函数达到收敛时，得到训练好的遥感图像有向目标检测模型。

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