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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种结合几何先验渐进式实例增强的遥感图像飞机检测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：CN120107831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510196594.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种结合几何先验渐进式实例增强的遥感图像飞机检测识别方法是由施天俊;巩晋南;鲍广震;张鹏飞;王暄;江世凯;胡建明;智喜洋;张伟设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合几何先验渐进式实例增强的遥感图像飞机检测识别方法在说明书摘要公布了：一种结合几何先验渐进式实例增强的遥感图像飞机检测识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：主分支通过初始阶段和细化阶段逐步生成表征点集，实现位置确定和类型识别；步骤2：渐进式类相关双分支作为附属分支与主分支并行，隐式引导网络学习更鲁棒的表观和语义特征嵌入、自适应生成高质量预测点集；步骤3：实例引导增强模块充分利用附属分支中充足的类相关语义信息，显式增强主分支中目标的可鉴别特征；步骤4：训练过程中的优化目标主要包括分类、定位和实例分割三部分，通过多任务学习提高模型的特征表征和泛化能力。该方法充分考虑目标特殊的十字形几何结构，结合多任务学习思想和交互注意力机制，可用于实现准确地飞机检测识别。

本发明授权一种结合几何先验渐进式实例增强的遥感图像飞机检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种结合几何先验渐进式实例增强的遥感图像飞机检测识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：在主干网络和特征金字塔提取图像多尺度特征的基础上，主分支通过初始阶段和细化阶段逐步生成表征点集并提取目标关键特征，在定位分支和分类分支中分别实现位置确定和类型识别； 步骤2：渐进式类相关双分支作为附属分支与主分支并行，通过粗实例分支和细实例分支提供包含飞机目标几何先验的额外监督信息，隐式引导网络学习更鲁棒的表观和语义特征嵌入、自适应生成高质量预测点集； 步骤3：实例引导增强模块充分利用附属分支中充足的类相关语义信息，通过交互注意力机制实现实例级信息的流通，显式增强主分支在初始阶段和细化阶段中目标的可鉴别特征； 步骤4：训练过程中的优化目标包括分类、定位和实例分割三部分，通过多任务学习在同一模型中同时学习多个相关任务来提高模型的特征表征和泛化能力，三部分损失分别来源于步骤1中的分类分支、定位分支和步骤2中的渐进式类相关双分支。

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