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龙图腾网获悉河南省农业科学院农业经济与信息研究所申请的专利一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练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：CN116486254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310238457.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练方法是由臧贺藏;王言景;申华磊;周萌;张杰;郑国清;李国强;赵晴设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感图像处理技术领域，公开了一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练方法。步骤为：获取样本图像集，将样本图像集划分为训练集、验证集和测试集，所述样本图像集包括多幅含有目标物的样本图像和每幅样本图像对应的点标注结果；通过目标计数模型对训练集进行训练，进而得到最终目标计数模型；所述目标计数模型是在P2PNet的基础上添加局部分割分支和特征融合模块得到的。本发明目标计数模型兼备误差小和较好的泛化性能，能够准确识别目标物的位置和数目，解决了目标物受光照、遮挡和重叠等因素导致的现有计数模型性能受限问题。

本发明授权一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，获取样本图像集，所述样本图像集包括多幅含有目标物的样本图像和每幅样本图像对应的点标注结果；所述样本图像的点标注结果为目标物的标注点对应的位置信息；将样本图像集按比例随机划分为训练集、验证集和测试集； S2，将训练集中的样本图像输入预先构建的目标计数模型进行计数，得到所述样本图像的目标计数结果，所述目标计数结果为基于目标计数模型得到的目标物的位置信息；根据样本图像的目标计数结果与样本图像的点标注结果构建损失函数，根据所述损失函数，采用反向传播对目标计数模型进行参数更新，得到训练后的目标计数模型；所述目标计数模型是在以定位分类骨架VGG16为基础网络的点对点网络P2PNet的基础上，在P2PNet的基础网络与点回归分支和分类分支两个分支的中间添加局部分割分支和特征融合模块得到的； S3，将训练后的目标计数模型顺次通过所述验证集进行验证、所述测试集进行测试，得到最优目标计数模型； 所述局部分割分支包括局部特征提取模块；所述局部特征提取模块用于将基础网络提取的全局特征图进行局部特征提取，得到局部特征图；所述局部分割分支结合所述样本图像的点标注结果对所述局部特征图进行优化判断，得到优化后的局部特征图；所述特征融合模块用于将优化后的局部特征图与所述全局特征图进行融合处理，得到融合特征图，然后将融合特征图同时作为所述点回归分支和分类分支的输入； 所述特征融合模块用于将优化后的局部特征图与所述全局特征图进行融合处理的过程具体为： 生成局部强化特征图：所述特征融合模块包括softmax函数和repeat函数；所述优化后的局部特征图输入特征融合模块后，经1个softmax函数进行分类处理，得到2个尺度为H×W的张量，其中一个为表征局部特征信息的张量，另一个为表征非局部特征信息的张量；将表征局部特征信息的张量通过repeat函数进行复制，拼接后得到与所述全局特征图通道数相同的局部强化特征图； 特征融合：将局部强化特征图与全局特征图进行逐元素点乘，得到融合特征图。

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