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龍圖騰網獲悉天目山實驗室申請的專利一種面向動態開放環境下的在線低空圖像識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120411833B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510896555.7，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權一種面向動態開放環境下的在線低空圖像識別方法是由韓亞楠;嚴旭飛;別大衛;黃海山;李道春設計研發完成，并于2025-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向動態開放環境下的在線低空圖像識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像識別技術領域，公開了一種面向動態開放環境下的在線低空圖像識別方法，為解決傳統檢測模型難以在開放環境下進行持續自適應學習，不能保持穩定的低空圖像識別效率以及增量學習過程中由于重復訓練導致資源浪費和性能下降的問題，本發明的步驟包括：S1：根據輸入圖像構建用于對比學習的正樣本和負樣本；S2：將正樣本和負樣本輸入目標檢測模型中，生成對比損失和檢測損失，完成輸入圖像的檢測；S3：在完成輸入圖像檢測后，引入統計校正機制，增量地學習新的任務數據，利用與當前任務相對應的統計向量進行目標檢測。

本發明授權一種面向動態開放環境下的在線低空圖像識別方法在權利要求書中公布了：1.一種面向動態開放環境下的在線低空圖像識別方法，其特征在于，所述一種面向動態開放環境下的在線低空圖像識別方法的步驟包括： 步驟1：根據輸入圖像I構建用于對比學習的正樣本和負樣本； 步驟2：將正樣本和負樣本輸入目標檢測模型中，生成對比損失和檢測損失，完成輸入圖像的檢測； 步驟2.1：將圖像I、正樣本和負樣本分別作為目標檢測模型的輸入樣本，通過目標檢測模型中的主干網絡進行特征提取，分別生成多尺度特征、和； 步驟2.2：在多尺度特征對應的通道維度中，使用平均池化操作，生成2維的特征向量、和； 步驟2.3：將2維的特征向量、和輸入目標檢測主干網絡的最后三層，基于目標檢測主干網絡的最后三層計算目標遮擋對比損失，其中，目標遮擋對比損失函數為； 將2維的特征向量、和輸入主干網絡的最后三層，在每一層中依次計算2維特征向量和、和、和的余弦相似度，得到對應層的對比損失，基于對應層的對比損失和權重因子得到目標遮擋對比損失函數，其中主干網絡為YOLO系列特征提取網絡，主干網絡最后三層為卷積層； 對比損失的計算公式為： （2）； 余弦相似度的表達式為： （3）； 公式（3）中，和為2維特征向量組合，即為和、和、和中的其中一個組合； 目標遮擋對比損失函數的計算公式為： （4）； 公式（4）中，為第三層的權重因子，為第三層的對比損失，為第四層的權重因子，為第四層的對比損失，為第五層的權重因子，為第五層的對比損失； 步驟2.4：將目標遮擋對比損失和目標檢測網絡的檢測損失作為總損失函數，基于總損失函數對目標檢測主干網絡進行訓練，基于訓練后的目標檢測主干網絡對輸入圖像進行圖像檢測； 總損失函數的計算公式為： （1）； 公式（1）中，為目標檢測網絡的檢測損失函數，為目標遮擋對比損失函數； 步驟3：在完成輸入圖像檢測后，引入統計校正機制，增量地學習新的任務數據，利用與當前任務相對應的統計向量進行目標檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人天目山實驗室，其通訊地址為：311100 浙江省杭州市余杭區瓶窯鎮雙紅橋街166號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。