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龙图腾网恭喜成都携恩科技有限公司申请的专利一种基于多线程训练机制的无人机违章建筑识别方法及系统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：CN115131663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210777562.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多线程训练机制的无人机违章建筑识别方法及系统是由惠孛;周书田;刘洋;王伟业;高瑞伟;乔少杰;王梦雪设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多线程训练机制的无人机违章建筑识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明主要目的在于提供一种基于多线程训练机制的无人机违章建筑识别方法，先利用无人机自适应图像捕捉器进行图像采集，获得多张原始高空建筑图像；再将多张原始高空建筑图像进行图像预处理，生成多张标准高空建筑图像和多组标准高空建筑图像的真实性违章建筑判别向量；根据多张标准高空建筑图像，构建基于多线程训练机制的违章建筑识别模型来获得多组预测性违章建筑判别向量；将多张标准高空建筑图像、多组预测性违章建筑判别向量以及多组真实性违章建筑判别向量作为数据样本来训练基于多线程训练机制的违章建筑识别模型，最终提升违章建筑识别模型的效率和性能。本发明解决了传统的违章建筑识别方法存在训练速度较慢、收敛不稳定以及识别性能不佳的问题。

本发明授权一种基于多线程训练机制的无人机违章建筑识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多线程训练机制的无人机违章建筑识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1：利用无人机自适应图像捕捉器进行图像采集，获得多张原始高空建筑图像；S2：将多张原始高空建筑图像进行图像预处理，生成多张标准高空建筑图像和多组标准高空建筑图像的真实性违章建筑判别向量；S3：根据多张标准高空建筑图像，构建基于多线程训练机制的违章建筑识别模型来获得多组预测性违章建筑判别向量；所述步骤S3具体包括如下步骤：S31：在多个线程中构建多个网络结构相同、参数类型相同以及参数数量相同的违章建筑识别模型；S32：将第一个线程的违章建筑识别模型作为全局学习模型，其余线程中的违章建筑识别模型作为分支计算模型；S33：将多张标准高空建筑图像分别输入到多个分支计算模型中，获得多组预测性违章建筑判别向量；S4：将多张标准高空建筑图像、多组预测性违章建筑判别向量以及多组真实性违章建筑判别向量作为数据样本来训练基于多线程训练机制的违章建筑识别模型；S5：利用训练后的违章建筑识别模型获得标准高空建筑图像中违章建筑的标签和显示框。

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