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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于无监督动量对比学习的高光谱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：CN116958807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310650344.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于无监督动量对比学习的高光谱目标检测方法是由王玉磊;陈昔;杨玉超;宋梅萍;赵恩宇设计研发完成，并于2023-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督动量对比学习的高光谱目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无动量对比学习和Transformer网络的高光谱图像目标检测方法，包括：首先基于Transformer的编码器设计了用于高光谱目标检测任务中进行光谱特征提取的编码器与动量编码器。为了在关注光谱长距离依赖关系和自相似性的同时不忽略光谱中的局部细节信息，光谱特征提取编码器与动量编码器通过设计的重叠光谱块特征映射和交互token前馈层来关注光谱的局部细节信息。其次通过无监督动量对比学习的方式进行光谱鉴别能力学习，其中队列与以动量方式缓慢更新的动量编码器被使用来提供数量充足且一致性好的负样本特征，以帮助模型学习到更好地表示。最后，通过指数与归一化操作，幂函数与归一化操作对通过余弦相似性得到的检测结果进行两次非线性拉升以抑制背景。

本发明授权基于无监督动量对比学习的高光谱目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督动量对比学习和Transformer网络的高光谱目标检测方法，其特征在于包括： 构建重叠光谱块特征映射和空间位置信息映射，作为Transformer编码器输入的嵌入光谱向量序列； 在Transformer编码器中构建交互token前馈层并建立光谱长距离依赖关系； 基于Transformer网络构建用于高光谱目标检测任务中进行光谱特征提取编码器和动量编码器； 采用数据增强方式构建光谱实例鉴别代理任务进行像元光谱配对； 通过无监督动量对比学习方式对光谱特征提取编码器和动量编码器进行训练； 使用训练好的光谱特征提取编码器分别提取待检测高光谱图像中各个像元光谱和先验光谱的表示向量，通过余弦相似性衡量待检测像元光谱表示向量与先验目标光谱表示向量之间的相似性，获得仅利用光谱信息的检测结果； 通过指数与归一化操作以及幂函数与归一化操作对检测结果进行两次非线性拉升从而抑制背景。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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