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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于分焦平面偏振成像的伪装目标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：CN116363518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310367545.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于分焦平面偏振成像的伪装目标检测方法是由王昕;许俊峰;张钊;高隽设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分焦平面偏振成像的伪装目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分焦平面偏振成像的伪装目标检测方法，包括：1、数据采集与处理，获得分焦平面图像用于后续操作；2、构建使用偏振图像为输入的深度卷积神经网络，以分焦平面图像作为输入，利用深度卷积神经网络提取并归纳伪装目标的特征分布，进而得到伪装目标检测模型；3、利用训练好的模型对待检测的伪装场景进行伪装目标检测。本发明在合理的数据模型条件下，通过引入场景偏振信息，从而能有效提高复杂多变环境下伪装目标检测的准确性。

本发明授权一种基于分焦平面偏振成像的伪装目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分焦平面偏振成像的伪装目标检测方法，其特征在于，是按照如下步骤进行： 步骤1、数据采集和处理； 步骤1.1、利用偏振相机拍摄第个场景下相对偏振角度分别为的一组原始偏振图像，从而获得个场景下的组原始偏振图像；其中，表示第个场景下相对偏振角度下的原始偏振图像，； 步骤1.2、对组原始偏振图像，取每组原始偏振图像中相对偏振角度为的原始偏振图像进行标注，得到像素级标注图像，并作为真实伪装图； 步骤1.3、采用分焦平面偏振相机传感器的微偏振阵列分布方式对第个场景的一组原始偏振图像进行重新组合，得到第个场景的分焦平面图像； 以第个场景的分焦平面图像及其对应的真实伪装图构成一组偏振图像数据； 步骤2、构建基于分焦平面偏振成像的伪装目标检测深度卷积神经网络，包含：编码模块、解码模块；其中，编码模块，包括：偏振信息提取模块、Res2Net50骨干网络以及个感受野模块；所述偏振信息提取模块包括：若干个卷积层，且每个卷积层之后均连接有BN层和ReLU激活层；所述感受野模块包括K个分支、一个标准卷积层和ReLU层；所述解码模块包括：个解码分支； 步骤2.1、所述编码模块用于对第个场景的分焦平面图像进行处理，并得到第个场景的H个增强后特征； 步骤2.2、所述解码模块对H个增强后特征进行处理，并输出第个场景的伪装预测图； 步骤3、训练基于分焦平面偏振成像的伪装目标检测模型； 基于N个场景的分焦平面图像及其对应的真实伪装图，利用自适应运动量随机优化方法对伪装目标检测模型进行训练，并使用加权二元交叉熵损失以及加权损失共同作为模型的损失函数，用于计算伪装预测图和真实伪装图之间的损失，以更新模型参数，直到模型的损失函数收敛为止，从而得到最优双输入网络使用偏振图像的伪装目标检测模型，用于实现对任意待预测的强度图像和偏振图像进行伪装目标检测。

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