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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種基于注意力機制和卷積神經網絡的偽裝目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116228702B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310157199.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于注意力機制和卷積神經網絡的偽裝目標檢測方法是由朱虎;魯飛;鄧麗珍設計研發完成，并于2023-02-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力機制和卷積神經網絡的偽裝目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注意力機制和卷積神經網絡的偽裝目標檢測方法，屬于偽裝目標檢測領域，具體包括：將訓練集圖像輸入至主干網絡提取含有偽裝目標圖像的多尺度特征；將主干網絡的Stage3、Stage4、Stage5輸出的特征分別輸入進位置感知循環卷積模塊輸出全局特征；利用邊緣提取模塊提取偽裝目標的邊緣輪廓信息，得到邊緣預測圖，并通過偽裝目標的邊緣標簽對進行邊界監督；將上述獲得的全局特征與邊緣輪廓信息融合后，繼而進行多尺度特征融合得到多尺度聚合特征，獲得偽裝目標預測圖，并通過偽裝目標的二值標簽圖對其進行深度監督。本發明的偽裝目標檢測方法能夠全面感知偽裝目標并細化其邊界輪廓，提高偽裝目標的檢測性能。

本發明授權一種基于注意力機制和卷積神經網絡的偽裝目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制和卷積神經網絡的偽裝目標檢測方法，其特征在于，具體包括以下步驟： S1、將偽裝目標的圖像數據集劃分為訓練集和測試集； S2、將訓練集圖像輸入至預先構建好的偽裝目標檢測網絡模型的主干網絡提取含有偽裝目標圖像的多尺度特征fi,i∈{1,2,3,4,5}； S3、將主干網絡的特征提取層Stage3、Stage4、Stage5輸出的特征fi,i∈{3,4,5}分別輸入進位置感知循環卷積模塊PARCM輸出全局特征；所述步驟S3中的位置感知循環卷積模塊PARCM包括位置感知循環卷積組件ParC和通道注意力組件，其中所述位置感知循環卷積組件ParC采用全局循環卷積GCC提取全局特征，并在位置感知循環卷積模塊PARCM中引入殘差連接； S4、利用邊緣提取模塊EEM提取偽裝目標的邊緣輪廓信息fe，進而得到邊緣預測圖Oe，并通過偽裝目標的邊緣標簽GE對Oe進行邊界監督； S5、將步驟S3中獲得的全局特征與步驟S4中獲得的邊緣輪廓信息進行有效融合后，繼而進行多尺度特征融合得到多尺度聚合特征f345； S6、將步驟S5得到的多尺度聚合特征f345進行處理獲得偽裝目標預測圖，并通過偽裝目標的二值標簽圖對其進行深度監督； S7、以測試集圖像作為訓練完成的偽裝目標檢測網絡模型的輸入，獲取最終的偽裝目標檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。