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龙图腾网获悉揽胜重工有限公司申请的专利基于双耦合深度神经网络学习的图像处理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：CN117935134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310792352.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于双耦合深度神经网络学习的图像处理方法是由徐晨瀚;姜天风;叶洲鹏;蔡艳艳设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双耦合深度神经网络学习的图像处理方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于双耦合深度神经网络学习的图像处理方法。其首先将由摄像头采集的升降机的内部监控图像通过RetinaNet的骨干网络以得到第一内部监控特征图，接着，将所述第一内部监控特征图通过ShuffleNet以得到第二内部监控特征图，最后，将所述第二内部监控特征图通过所述RetinaNet的子网络以得到分类结果和回归结果。这样，可以提升检测的准确性。

本发明授权基于双耦合深度神经网络学习的图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双耦合深度神经网络学习的图像处理方法，其特征在于，包括： 获取由摄像头采集的升降机的内部监控图像； 将所述内部监控图像通过RetinaNet的骨干网络以得到第一内部监控特征图； 将所述第一内部监控特征图通过ShuffleNet以得到第二内部监控特征图； 将所述第二内部监控特征图通过所述RetinaNet的子网络以得到分类结果和回归结果，包括： 对所述第二内部监控特征图进行深度可分离卷积处理以得到第三内部监控特征图； 将所述第三内部监控特征图通过通道注意力机制模块以得到第四内部监控特征图，具体为： 使用所述通道注意力机制模块对所述第三内部监控特征图进行显式空间编码以得到第三内部监控关联特征图； 计算所述第三内部监控关联特征图的沿通道维度的各个特征矩阵的全局均值以得到通道特征向量； 将所述通道特征向量输入Sigmoid激活函数以得到通道注意力加权特征向量； 基于所述通道注意力加权特征向量的自协方差矩阵，对所述通道注意力加权特征向量中各个位置的特征值进行校正以得到优化通道注意力加权特征向量； 以所述优化通道注意力加权特征向量中各个位置的特征值作为权重分别对所述第三内部监控关联特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行加权以得到所述第四内部监控特征图； 融合所述第一内部监控特征图和所述第四内部监控特征图以得到第五内部监控特征图； 计算所述第五内部监控特征图的每个位置的特征值的位置信息图式场景注意力无偏估计因数； 以所述第五内部监控特征图的每个位置的特征值的位置信息图式场景注意力无偏估计因数作为权重对所述第五内部监控特征图的每个位置的特征值进行加权以得到优化第五内部监控特征图； 将所述优化第五内部监控特征图输入所述子网络的分类子网络以得到所述分类结果。

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揽胜重工有限公司，其通讯地址为：318000 浙江省台州市台州湾新区三甲街道九塘南路1095号-2(仅限办公,自主申报)；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”。