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龙图腾网恭喜中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利一种仿生大视场交叉孔径协同监测方法、模型及计算机程序产品和终端设备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：CN119323672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411878995.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种仿生大视场交叉孔径协同监测方法、模型及计算机程序产品和终端设备是由鱼卫星;刘一鸣;杨潇;许黄蓉;宋思远;李裕翔;武登山设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仿生大视场交叉孔径协同监测方法、模型及计算机程序产品和终端设备在说明书摘要公布了：本发明涉及目标监测方法及模型，具体涉及一种仿生大视场交叉孔径协同监测方法、模型及计算机程序产品和终端设备。为解决现有技术中存在广域范围监测设备运动过程中会出现漏检、设备故障，而导致其对大视场范围内目标的捕获、检测、识别、跟踪难度较大的不足之处，本发明仿生大视场交叉孔径协同监测方法首先通过原始复眼图像进行模型训练，得到大视场交叉孔径协同监测模型，再利用上述模型进行目标监测，并将子眼图像重建为大视场图像，计算得到大视场图像中目标的预测框和协同置信度。同时，本发明还提供了实现上述监测方法的监测模型，监测模型中增加了可以提高检测效率和准确度的小目标检测模块。

本发明授权一种仿生大视场交叉孔径协同监测方法、模型及计算机程序产品和终端设备在权利要求书中公布了：1.一种仿生大视场交叉孔径协同监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，模型训练阶段步骤1.1，获取多场景、多目标的原始复眼图像；步骤1.2，原始复眼图像经图像预处理后得到各子眼图像；步骤1.3，将各子眼图像分为训练集、验证集、测试集，对训练集和验证集的子眼图像进行目标标注；步骤1.4，加载用于目标检测的深度学习网络模型，使用训练集、验证集、测试集分别进行模型训练、模型验证、模型测试后，输出大视场交叉孔径协同监测模型；步骤2，目标监测阶段步骤2.1，获取目标的原始复眼图像，进行图像预处理得到多个子眼图像，并保存各子眼的轮廓半径、圆心位置；同一目标会在多个不同子眼图像中出现；步骤2.2，利用大视场交叉孔径协同监测模型识别得到各子眼图像中目标的预测框及对应的置信度；步骤2.3，根据各子眼的轮廓半径、圆心位置，将子眼图像重建为大视场图像；步骤2.4，对同一目标的多个预测框取平均值，输出为大视场图像中该目标的预测框；通过下式根据同一目标的多个置信度计算得到协同置信度： ki＝1-pi·θi其中，Predict为协同置信度，m、b为协同置信度Predict的调整因子，用于使协同置信度Predict趋向指数函数，αi为第i个子眼图像对应的置信度，ki为第i个子眼图像对应的置信度对协同置信度的影响权重，θi为第i个子眼图像对应的子眼光轴与中心光轴的夹角，i的取值为1、2、…、n，n为出现同一目标的子眼个数，pi为影响权重的调整因子，通过调节pi减小远离中心光轴的子眼对协同置信度的影响。

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