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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;郑州大学产业技术研究院有限公司申请的专利可供性检测方法及相关装置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：CN114863105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210486904.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权可供性检测方法及相关装置是由李辉勇;章阳;牛建伟;孙钢灿;贺竞仪设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本可供性检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供的可供性检测方法及相关装置，应用于图像分割领域。其中，可供性检测设备获取携带有待识别图像从浅层到深层的特征信息的多组特征图；然后，利用其中携带有深层的特征信息的目标特征图确定多组特征图各自的权重，并根据多组特征图各自的权重将多组特征图与参考特征图融合成增强特征图；最后，将增强特征图进行解码，获得待识别图像的可供性检测结果。由于深层的特征信息具有更为丰富的语义信息，适合对其进行全局语义的编码，因此，通过携带有深层的特征信息的目标特征图所确定出的权重，能够对有利于进行图像分割的信息进行增强，并抑制与图像分割无关的信息，从达到提升了对待识别图像的分割效果的目的。

本发明授权可供性检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种可供性检测方法，其特征在于，应用于可供性检测设备，所述可供性检测设备配置有预先训练的可供性检测模型，所述可供性检测模型包括多条特征提取分支以及语义编码层，所述方法包括： 通过所述多条特征提取分支获得待识别图像的多组特征图，其中，所述多组特征图携带有所述待识别图像从浅层到深层的特征信息； 将所述多组特征图中的深层特征图输入到所述语义编码层，获得所述多组特征图各自的权重，包括： 通过所述语义编码层采用NetVLAD的方式对所述深层特征图进行编码，获得全局特征； 将所述全局特征按照以下方式，转换为所述多组特征图各自的权重系数： 式中，e包括所述多组特征图各自的权重系数，表示V的归一化结果，V表示所述全局特征，表示通过全连接层将转换为c×1×1的向量，c与所述多组特征图的数量相对应，σ表示sigmoid函数； 根据所述多组特征图各自的权重，将所述多组特征图与所述待识别图像的参考特征图融合成增强特征图；其中，所述参考特征图携带有所述待识别图像的空间结构信息； 将所述增强特征图进行解码，获得所述待识别图像的可供性检测结果。

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北京航空航天大学杭州创新研究院;郑州大学产业技术研究院有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区长河街道创慧街18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”。