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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于融合注意力机制的图像识别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：CN116229234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310120205.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于融合注意力机制的图像识别方法是由陈善学;林家镔设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合注意力机制的图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉以及自然语音处理技术领域，具体涉及一种基于融合注意力机制的图像识别方法，包括：获取待识别的图像，将待识别图像输入到图像描述模型中，首先进行初始特征提取，分别采用通道注意力机制和空间注意力机制对初始特征图进行加权处理，并进行特征融合；采用两层长短期记忆网络对融合特征图进行识别解码，得到图像描述结果；本发明提出了使用两层长短期记忆网络融合多头注意力机制解决特征解码不准确的问题，提升了生成单词的准确性，提升图像描述模型的整体性能。

本发明授权一种基于融合注意力机制的图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合注意力机制的图像识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的图像，将待识别图像输入到训练好的图像描述模型中，得到图像描述结果；根据图像描述结果对图像进行识别，得到图像识别结果； 对图像描述模型进行训练的过程包括： S1：获取MSCOCO图像数据集，并对图像数据集中的图像进行预处理； S2：将预处理后的图像输入到Resnet101网络中进行特征提取，得到初始特征图； S3：分别采用通道注意力机制和空间注意力机制对初始特征图进行加权处理，将通道注意特征和空间注意力特征进行并行融合处理，得到融合特征图； S4：采用两层长短期记忆网络对融合特征图进行识别解码，得到图像描述结果；具体包括：两层长短期记忆网络结合多头注意力机制组成解码器；将编码器提取的图像特征作为查询矩阵，第一个长短期记忆网络的输出作为键矩阵和值矩阵输入到多头点积注意模块中进行注意力融合；将注意力图像特征以及上一个时刻的隐藏状态一起输入到第二个长短期记忆网络中，计算得到在词汇表上的单词分布概率，根据单词分布概率得到一个单词序列；根据单词序列生成图像描述结果； S5：根据识别结果计算模型的损失函数； S6：采用强化学习损失策略对模型的参数进行优化，当损失函数最小时完成模型的训练。

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