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龍圖騰網獲悉佛山市南海區廣工大數控裝備協同創新研究院申請的專利一種基于SimROD的航拍圖像檢測與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：CN114550013B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210174393.2，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權一種基于SimROD的航拍圖像檢測與識別方法是由李澤輝;吳海波;楊海東;吳均城;王華龍設計研發完成，并于2022-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于SimROD的航拍圖像檢測與識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于SimROD的航拍圖像檢測與識別方法，包括如下步驟：步驟S1、收集大量實地的航拍圖像；步驟S2、對圖像進行BM3D去噪處理；步驟S3、將采集到的圖像進行標簽處理；步驟S4、訓練一個源教師模型T；步驟S5、將教師模型參數更改為教師模型增強參數θa；步驟S6、細化目標數據上D的偽標簽；步驟S7、航拍圖像穩化。步驟S8、檢測與識別；步驟S9、運動矢量分類；步驟S10、得出檢測結果；本發明基于SimROD的航拍圖像檢測與識別方法能夠代替傳統的識別檢測方法，通過基于提高航拍圖像檢測與識別效率、降低檢測流程所耗時間，來達到航拍圖像中多運動目標的檢測與識別更加準確、實時目的。

本發明授權一種基于SimROD的航拍圖像檢測與識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于SimROD的航拍圖像檢測與識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟S1、收集大量實地的航拍圖像； 步驟S2、對圖像進行BM3D去噪處理； 步驟S3、將采集到的圖像進行標簽處理，形成目標數據D，一半為有標簽源數據D1，一半為無標簽目標數據D2； 步驟S4、基于源數據，訓練一個比學生模型M容量大的源教師模型T，得到初始偽標簽參數θs，源教師模型T用于生成目標數據上的初始偽標簽； 所述步驟S4中的具體步驟包括：使用由DomainMix增強生成的混合圖像； 步驟S401、目標數據D取出了一組未標記的圖像，進行模型訓練；對于一個Batch中的每一幅圖像，首先從源和目標數據中隨機抽取另外三張圖像，并混合這些圖像的隨機crop，在2×2的模板中創建一個新的域混合圖像A； 步驟S402、將初始偽標簽和真實標簽數據集都標注到混合的圖像中，根據新的混合圖像中每個crop的相對位置計算目標的邊界框坐標； 步驟S403、使用加權平衡采樣器從這初始偽標簽和真實標簽數據集中進行均勻采樣，并進行源教師模型T的自適應調整； 步驟S5、利用逐步適應算法，將大型源教師模型T參數從初始偽標簽參數θs逐步更改為教師模型增強參數θa； 步驟S6、使用自適應的教師模型增強參數θa來細化目標數據上D上的偽標簽，然后，使用這些偽標簽來微調學生模型M； 步驟S7、航拍圖像穩化，實現位移估計和位移補償； 所述步驟S7實現位移估計的方法為： 對于每兩個連續幀，先前幀圖像定義為ft-y，當前幀圖像定義為ft，為了減少計算時間，將圖像ft的尺寸縮小到原始尺寸的75％，并將顏色設置為灰度模式，得到新圖像使用SimROD算法作為特征檢測器和描述符找到每個幀上的局部特征，fx,yt是ft在位置x,y處的像素值；利用仿射變換在齊次坐標中估計的特征位置實現位移估計；在齊次坐標中，ft-1和ft中的一對特征點之間的關系為: 其中，H為齊次仿射矩陣: 其中，aij為關于旋轉角θ的參數，Tx和Ty雙分別為x軸和Y軸上平移T的參數； 實現位移補償的方法為：使用Kalman濾波器對平移和旋轉軌跡進行位移補償，從而為每幀生成新的變換； 步驟S8、對航拍圖像的前景進行目標檢測與識別； 步驟S9、得到兩幅連續圖像的運動矢量； 步驟S10、對無標簽目標數據D2數據進行檢測，得出檢測結果。

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佛山市南海區廣工大數控裝備協同創新研究院，其通訊地址為：528200 廣東省佛山市南海高新區佛高科技智庫中心A座4樓；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”。