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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于扩展锚点理论的小样本目标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：CN115482432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211120038.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于扩展锚点理论的小样本目标检测方法是由阳隆荣;李宏亮;邱荷茜;王岚晓;吴庆波;孟凡满;许林峰设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩展锚点理论的小样本目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于扩展锚点理论的小样本目标检测方法，包括伪标签初始化步骤、伪标签细化步骤以及目标检测模型微调步骤。从基类图像中挖掘潜在的新类目标，并修正挖掘出来的新类目标的伪标签。基于候选框间的位置关系以及语义关系，将与实例相关的标签噪声转移矩阵分解为若干与实例无关的标签噪声转移矩阵，并利用锚点理论对标签噪声转移矩阵进行估计，得到候选框属于某一类的真实概率。相比于标准的伪标签生成方式，该方法有效提升了伪标签的质量，并极大提高了目标检测模型在小样本新类上的检测精度。

本发明授权基于扩展锚点理论的小样本目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于扩展锚点理论的小样本目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1.伪标签初始化步骤： 利用初始目标检测模型对输入的基类图像中的新类候选框进行预测，得到新类候选框在各目标类别上的类别置信度；当新类候选框有类别置信度高于设置阈值时，则保留该新类候选框，并将类别置信度最高所对应的目标类别作为该新类候选框的初始化伪标签； 2.伪标签细化步骤： 2-1设置第一交并比阈值与第二交并比阈值，计算新类候选框和各基类目标间的最大交并比；第二交并比阈值大于第一交并比阈值，第一和第二交并比阈值用于确定不同类型的候选框； 当最大交并比大于第二交并比阈值，将新类候选框的伪标签修正为最大交并比所对应的基类标签，进入步骤3； 当最大交并比在第一交并比阈值与第二交并比阈值之间，则将该新类候选框视为背景候选框，再执行步骤2-2； 当最大交并比小于第一交并比阈值，则执行步骤2-3； 2-2利用锚点理论和已知锚点估计标签噪声转移概率Pi′|yb以及Pi′|i，其中，PA|B表示当条件B时，A的概率，′为伪标签标记，再通过贝叶斯公式得到伪标签是第i类时标签是背景yb的概率Pyb|i′以及伪标签是第i类时标签是第i类的概率Pi|i′，将概率Pyb|i′与概率Pi|i′进行比较，当Pi|i′Pyb|i′，则将新类候选框的伪标签修正为背景标签yb之后进入步骤3，当Pi|i′≥Pyb|i′，则保持新类候选框的伪标签为第i类之后进入步骤3； 2-3找到新类候选框的邻域候选框，统计邻域候选框各目标类别上的类别置信度均值；对于新类候选框的初始伪标签为第i类，判断是否存在其邻域候选框在其他新类j上的类别置信度均值高于在第i类上的类别置信度均值的情况，如是则将该候选框命名为不正确的新类候选框，执行步骤2-4，否则保持新类候选框的伪标签为第i类之后进入步骤3； 2-4利用锚点理论和已知锚点估计标签噪声转移概率Pi′|j以及Pi′|i，再通过贝叶斯公式得到伪标签是第i类时标签是第j类的概率Pj|i′以及伪标签是第i类时标签是第i类的概率Pi|i′，将概率Pj|i′与概率Pi|i′进行比较，当Pi|i′Pj|i′，则将新类候选框的伪标签修正为第j类之后进入步骤3，当Pi|i′≥Pj|i′，则保持新类候选框的伪标签为第i类之后进入步骤3； 3.目标检测模型微调步骤： 将新类候选框以及对应的伪标签输入至目标检测模型进行模型微调，从而得到微调后的目标检测模型。

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