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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利基于多源航片的目标地物AI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：CN121074688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511612203.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多源航片的目标地物AI识别方法是由袁俊江;张廷斌;易桂花;马祥龙设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源航片的目标地物AI识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源航片的目标地物AI识别方法，涉及航片处理技术领域，包括以下步骤：S1、采集待识别区域的全景航片；S2、利用全景航片的灰度共生矩阵提取第一数据集；S3、根据全景航片中所有角点的响应值，提取第二数据集；S4、将第一数据集和第二数据集均输入至初筛条件模型，将满足初筛条件模型的像素点作为待识别区域的疑似目标地物；S5、对待识别区域的疑似目标地物进行处理，得到精准目标地物。本发明为了克服单一特征的局限性，融合多种信息源，如灰度共生矩阵提取的纹理特征以及角点检测提取的结构特征，能够更全面地描述航拍中像控点的特性，提高识别的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于多源航片的目标地物AI识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源航片的目标地物AI识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集待识别区域的全景航片； S2、利用全景航片的灰度共生矩阵提取第一数据集； S3、根据全景航片中所有角点的响应值，提取第二数据集； S4、将第一数据集和第二数据集均输入至初筛条件模型，将满足初筛条件模型的像素点作为待识别区域的疑似目标地物； S5、对待识别区域的疑似目标地物进行处理，得到精准目标地物； 所述S2包括以下子步骤： S21、获取全景航片的灰度共生矩阵，提取灰度共生矩阵的对角线上所有元素的方差，作为调整阈值； S22、根据调整阈值，为全景航片中各个像素点生成像素表征参数； S23、将所有像素点的像素表征参数作为全景航片的第一数据集； 所述S22中，像素点的像素表征参数的计算公式为： ； 式中，表示全景航片中所有像素点的最大灰度值，表示全景航片中像素点的灰度值，表示灰度共生矩阵的对角线上第1个值，表示灰度共生矩阵的对角线上第2个值，表示灰度共生矩阵的对角线上第个值，表示求最大值，表示求最小值，表示调整阈值。

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