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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利基于ESNB算法的机场跑道入侵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：CN121121672B 。

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：202511648612.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于ESNB算法的机场跑道入侵识别方法是由程擎;王薏婷;王德超;刘君豪;吴向阳;王兵设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ESNB算法的机场跑道入侵识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机场安全监控技术领域，具体涉及基于ESNB算法的机场跑道入侵识别方法，包括：构建机场跑道入侵数据集；构建改进的InceptionU‑Net网络，基于改进的InceptionU‑Net网络得到教师网络；基于教师网络，通过多目标进化算法得到最优学生网络；基于教师网络和机场跑道入侵数据集，对最优学生网络进行知识蒸馏，得到ESNB网络；将ESNB网络部署在机场，用于机场跑道入侵识别，本方案能够有效克服现有机场跑道入侵识别效率低，并且算力要求高的问题。

本发明授权基于ESNB算法的机场跑道入侵识别方法在权利要求书中公布了：1.基于ESNB算法的机场跑道入侵识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建机场跑道入侵数据集； S2、构建改进的Inception U‑Net网络，基于改进的Inception U‑Net网络得到教师网络； 所述基于改进的Inception U‑Net网络得到教师网络，具体为： 将机场跑道入侵数据集X={xi}输入到改进的Inception U‑Net网络中，得到预测xi中每一个像素为机场内的飞机的概率 ，基于计算第一损失函数L1： 所述第一损失函数L1包括二元交叉熵损失和Dice损失，其中二元交叉熵损失LBCE表示为： 其中，N代表单个xi的总像素数量，yj代表xi第j个像素对应的标签；代表机场跑道入侵数据xi第j个像素为机场内的飞机的预测概率； Dice损失LDice表示为： 其中，为平滑常数； 第一损失函数L1表示为： 其中，代表二元交叉熵损失权重且，代表Dice损失权重且； 基于第一损失值L1，利用反向传播方法训练改进的Inception U‑Net，达到训练停止条件后保存此时的改进的Inception U‑Net网络记为教师网络； S3、基于教师网络，通过多目标进化算法得到最优学生网络； S4、基于教师网络和机场跑道入侵数据集，对最优学生网络进行知识蒸馏，得到ESNB网络； 所述S4，具体为： S4‑1、计算软标签损失Lsoft； 当训练集中的训练数据输入到教师网络中，计算如下： 其中，pL为训练数据第L个像素是机场内的飞机的教师软标签，vL代表训练数据第L个像素输入到教师网络中，教师网络第九Inception注意力模块的输出数据；T为温度系数； 当训练集中的训练数据输入到最优学生网络中，计算如下： 其中，qL为训练数据第L个像素是机场内的飞机的学生软标签，zL代表训练数据第L个像素输入到最优学生网络，最优学生网络第九Inception注意力模块的输出数据； 软标签损失Lsoft表示为： 其中，α代表权重系数，α=0.5； S4‑2、计算硬标签损失Lhard； 其中，为第L个像素输入到最优学生网络中得到的预测标签，为第L个像素对应的真实标签； S4‑3、基于Lhard和Lsoft构建蒸馏损失L2，并训练最优学生网络，得到ESNB网络； 基于蒸馏损失L2使用反向传播算法训练最优学生网络，当达到训练停止条件后时停止训练，保存此时的最优学生网络记为ESNB网络； S5、将ESNB网络部署在机场，用于机场跑道入侵识别。

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