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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于特征融合的无人机固体废物自动检测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：CN120126039B 。

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：202510608482.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于特征融合的无人机固体废物自动检测方法是由黄耀欢;陈卓设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合的无人机固体废物自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于特征融合的无人机固体废物自动检测方法，包括获取包含固废的图片并生成图片集合；以所述图片集合作为固废CNN特征提取网络训练样本，训练特征提取网络中的卷积模板参数；使用特征图训练分类、建议框回归与LFA掩码网络；分割形态学图像；引入直方图匹配的叠置分析模块，融合CNN与形态学固废检测结果。本发明提出的一种基于特征融合的无人机固体废物自动检测方法，优化现有CNN结构，基于多尺度特征统合构建层特征聚合模块，充分利用目标的图像结构与深层语义信息；设计叠置分析模块，融合CNN固废检测结果，利用图像梯度信息与固废光谱异质性实现精准的固废检测与边缘调整；通过改进的特征融合分水岭掩码CNN结构构建固废自动检测网络。

本发明授权一种基于特征融合的无人机固体废物自动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的无人机固体废物自动检测方法，包括获取包含固废的图片并生成图片集合，其特征在于，还包括以下步骤： 步骤1：以所述图片集合作为固废CNN特征提取网络训练样本，训练特征提取网络中的卷积模板参数； 所述包含固废的图片为遥感图像； 步骤2：使用特征图训练分类、建议框回归与LFA掩码网络； 步骤3：分割形态学图像； 步骤4：引入直方图匹配的叠置分析模块，融合CNN固废分割结果和形态学固废检测结果，实现固废边界的精细化调整，得到模型最终具有准确细粒度边界的固废分割结果并输出，包括以下子步骤： 步骤41：固废边界图形与CNN提取图像相叠置； 步骤42：计算对于图像中固废相交区域的比例； 步骤43：计算图像直方图并通过卡方距离衡量区域相似度； 步骤44：根据叠置分析对CNN分割结果和形态学分割结果相交的部分进行融合，得到最终结果，叠置分析定义如下： ， 其中，Amin和Amax为相交面积的最小和最大阈值，Dmin和Dmax为卡方距离的最小和最大阈值，Intersect为图像中固废相交区域比例，Dist为分割图像直方图的卡方距离，Rm为CNN检测的固废区域，Rw为形态学分水岭分割的固废区域，Rf为融合区域，符号\为两个区域之间的差集； 所述图像中固废相交区域比例Intersect的计算公式为 ， 其中，COUNT为计数函数，为Rw的像素个数，n为Rm和Rw相交区域的像素个数。

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