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龙图腾网获悉山东巍然智能科技有限公司申请的专利一种无人机场景用伪装物目标检测系统及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：CN118644795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410972777.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种无人机场景用伪装物目标检测系统及检测方法是由李庆华;胥志伟;张为蛟;刘振;王胜科;丁来辉;杨晓刚;魏玲;孙杰洪;李嘉宁设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机场景用伪装物目标检测系统及检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人机场景用伪装物目标检测模型及检测方法，属于基于计算机视觉的无人机图像识别分割技术领域。本发明模型包含边界增强模块和边界感知解码器。边界感知模块通过门控卷积块有选择地过滤掉多余的背景信息，为准确生成边界提供了有效的引导。同时，边界感知解码器，通过注入边界增强特征，进一步丰富了解码器的表征能力。边界增强模块的引入旨在针对伪装目标模糊边界的问题，通过门控卷积块巧妙地实现对多余背景信息的有选择性过滤。边界感知解码器的设计则进一步强调了边界特征在识别伪装目标过程中的关键作用。通过巧妙注入边界增强特征，加强了解码器对复杂场景中伪装目标边界的理解能力，从而更准确地完成目标的分割任务。

本发明授权一种无人机场景用伪装物目标检测系统及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机场景用伪装物目标检测系统，其特征在于：对于给定输入图像H*W*C，其空间分辨率为H*W，具有C个通道，每个像素被赋予一个类别标签，其中0代表背景，1代表伪装对象；所述伪装物目标检测系统旨在预测逐像素的标签映射，并包括依次连接的主干网络、边界增强模块BEM和边界感知解码器； 所述主干网络，采用金字塔视觉变换器作为编码器，用于提取不同阶段的特征，并送到所述边界增强模块； 所述主干网络用于提取四个阶段的特征，生成不同级别的特征，表示为： 其中表示来自主干网络第层提取的特征信息，F表示的集合； 所述边界增强模块利用门控卷积模块GCB生成高质量的边界线索，并将其整合到边界感知解码器中，从而丰富解码器特征的表示能力； 所述边界感知解码器包含边界注入模块BIB和上下文融合模块CAB；所述边界注入模块集成边界信息以增强目标特征的表示，所述上下文融合模块则进行全面细粒度的特征捕捉，然后得到最终的输出； 所述边界增强模块将特征表示通过通道缩减模块传递，每个模块包括三个3x3的卷积层，以提取多层次的边界特征；通道大小设置为64，表示为： 其中，表示第层的边界特征，表示边界特征的集合； 随后，将 ， ， 上采样到的大小，用于后续的拼接操作；然后，将相邻的特征 ， 组合在一起并馈送到门控卷积模块，以全面地采样边界信息；然后，重复相同的操作，连接通过门控卷积模块获得的特征，得到；最后，将 ， 相加，在进行1x1卷积后，得到一个通道大小为1的掩码，表示边界，形式化为： 所述门控卷积模块GCB具体为： 首先沿着第一维度连接来自的低级别向量张量和高级别向量张量，形成临时特征，随后，对临时特征进行全局平均池化，得到全局聚合的特征；在此之后，通过两个1x1的卷积层进行特征转换；随后，由Sigmoid函数生成的权重构成一个门控机制；最后，将生成的注意力权重与原始的相乘，将结果加上，并通过一个1x1的卷积层，得到最终加权特征； 所述边界注入模块BIB具体为： 所述边界注入模块BIB接受边界增强特征和来自主干网络的相应特征两个输入；在第一个BIB之后，剩余的输入来自前一个BIB的输出，由于前一个已经包含了边界信息，随后的输入具有相同的特性；然后，在这两个输入上执行逐元素乘法，然后进行跳跃连接操作进行相加；随后应用3x3卷积，得到带有边界信息注释的特征图； 随后，特征图经过三次1x1卷积，旨在减小通道维度以减轻计算负担，并分为三个分支，分别是 ， 和；对于分支，经过1x1卷积，然后是3x3卷积，最后将结果添加到原始特征上，得到； 对于分支，特征图进行平均池化，然后进行一维卷积进行全局上下文融合，随后，应用Sigmoid激活函数生成一个权重掩码，然后使用此掩码自适应调整分支和的特征图，强调伪装对象检测上下文中不同尺度的信息，得到的自适应特征图记为； 对于分支，特征直接与从分支获得的注意力权重相乘，得到； 最后，和进行连接，随后进行3x3卷积操作，得到融合的输出特征； 所述上下文融合模块CAB具体为： CAB从相邻区域聚合信息，以处理先前获得的融合的输出特征；低级别特征和高级别特征经历卷积和池化操作，分别获取局部和全局信息，随后，通过引入Sigmoid激活函数，左右通道的输出进行动态交互，Sigmoid激活函数生成的权重范围在0到1之间，用于调整低级别和高级别特征的贡献；最终，通过卷积和批归一化，调整后的特征被整合。

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