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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院空間應(yīng)用工程與技術(shù)中心申請的專利一種目標車輛旋轉(zhuǎn)框檢測與識別方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120014224B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510177109.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/22；該發(fā)明授權(quán)一種目標車輛旋轉(zhuǎn)框檢測與識別方法和系統(tǒng)是由李盛陽;呂藝璇;陳夫瑞設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種目標車輛旋轉(zhuǎn)框檢測與識別方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種目標車輛旋轉(zhuǎn)框檢測與識別方法和系統(tǒng)，涉及車輛檢測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供的方法通過獲取光學(xué)圖像，光學(xué)圖像包括待檢測的目標車輛；將光學(xué)圖像輸入配置有空間狀態(tài)模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)，輸出光學(xué)圖像對應(yīng)的多個第一特征圖；將多個第一特征圖輸入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)，輸出多個第二特征圖；將多個第二特征圖輸入旋轉(zhuǎn)目標檢測網(wǎng)絡(luò)，輸出目標車輛的類別和目標車輛在光學(xué)圖像上的矩形旋轉(zhuǎn)框，矩形旋轉(zhuǎn)框用于表征目標車輛的位置和旋轉(zhuǎn)角度。本發(fā)明提供的方法相比較于相關(guān)技術(shù)中的目標檢測方法，能夠有需要提升特征提取能力，進而提升檢測精度，滿足用戶在不同使用場景下的使用需求。

本發(fā)明授權(quán)一種目標車輛旋轉(zhuǎn)框檢測與識別方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種目標車輛旋轉(zhuǎn)框檢測與識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取光學(xué)圖像，所述光學(xué)圖像包括待檢測的目標車輛； 將所述光學(xué)圖像輸入配置有空間狀態(tài)模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)，輸出所述光學(xué)圖像對應(yīng)的多個第一特征圖，所述多個第一特征圖分別具有不同的通道數(shù)量和尺寸； 將所述多個第一特征圖輸入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)，輸出多個第二特征圖，所述多個第二特征圖分別具有相同的通道數(shù)量和不同的尺寸； 將所述多個第二特征圖輸入旋轉(zhuǎn)目標檢測網(wǎng)絡(luò)，輸出所述目標車輛的類別和所述目標車輛在所述光學(xué)圖像上的矩形旋轉(zhuǎn)框，所述矩形旋轉(zhuǎn)框用于表征所述目標車輛的位置和旋轉(zhuǎn)角度； 所述特征提取網(wǎng)絡(luò)包括依次串行連接的圖像處理模塊、第一特征提取模塊和多個第二特征提取模塊； 所述第一特征提取模塊包括視覺狀態(tài)空間單元和注意力融合單元，所述視覺狀態(tài)空間單元和所述注意力融合單元連接；所述第二特征提取模塊包括下采樣處理單元、視覺狀態(tài)空間單元和注意力融合單元；所述下采樣處理單元與所述視覺狀態(tài)空間單元連接，所述視覺狀態(tài)空間單元與所述注意力融合單元連接；所述下采樣處理單元用于：對特征圖進行下采樣處理；所述視覺狀態(tài)空間單元用于：對圖像塊或特征圖進行交叉掃描處理，得到特征信息，基于隱藏狀態(tài)變量對特征信息進行映射，得到特征信息對應(yīng)的映射信息，對映射信息進行交叉合并處理，得到特征圖； 所述基于隱藏狀態(tài)變量對特征信息進行映射的公式為： yt＝Cht-1+Dxt； 其中，ht為變量t的隱藏狀態(tài)變量；xt為變量t的特征信息；yt為變量t的特征信息對應(yīng)的映射信息；A∈RN×N,B∈RN×1,C∈R1×N和D∈R1為權(quán)重矩陣； 所述注意力融合單元用于：基于通道注意力權(quán)值對特征圖進行加權(quán)處理，得到通道注意力加權(quán)特征圖，基于空間注意力權(quán)值對通道注意力加權(quán)特征圖進行加權(quán)處理，得到第一特征圖； 通道注意力權(quán)值的確定公式為： 其中，McF為通道注意力權(quán)值，σ為sigmoid激活函數(shù)；W0和W1為全連接層的共享權(quán)重； 為經(jīng)過平均池化處理的特征圖，為經(jīng)過最大池化處理的特征圖； 空間注意力權(quán)值的確定公式為： 其中，MsF為空間注意力權(quán)值；f7×7為卷積核大小為7×7的卷積層；為經(jīng)過平均池化處理的通道注意力加權(quán)特征圖，為經(jīng)過最大池化處理的通道注意力加權(quán)特征圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國科學(xué)院空間應(yīng)用工程與技術(shù)中心，其通訊地址為：100094 北京市海淀區(qū)鄧莊南路9號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。