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龙图腾网获悉杭州电子科技大学丽水研究院申请的专利一种基于特征提炼的伪装物体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：CN116797785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310327951.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于特征提炼的伪装物体检测方法是由颜成钢;马立栋;陈泉;孙垚棋;朱尊杰;高宇涵;王鸿奎;王帅;王廷宇;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征提炼的伪装物体检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征提炼的伪装物体检测方法，首先获取伪装物体检测数据集，进行数据预处理；构建基于特征提炼的伪装物体检测模型；再通过训练集对构建好的基于特征提炼的伪装物体检测模型训练，对预测结果使用结构损失函数进行监督学习。最后对模型训练结果加以验证。本发明基于特征提炼的方式来构建伪装物体检测模型，对伪装物体图像的特征进行增强处理以及去除背景噪声，利用结构损失函数对结果进行监督学习，使得预测结果更加准确，具有较强的鲁棒性，从而实现对伪装物体的精确分割，对社会具有重要意义。

本发明授权一种基于特征提炼的伪装物体检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征提炼的伪装物体检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取伪装物体检测数据集； 步骤2、数据预处理； 将伪装物体检测图像通过双线性插值算法裁剪为352×352尺寸； 步骤3、构建基于特征提炼的伪装物体检测模型； 所述的基于特征提炼的伪装物体检测模型包括一个ResNet50特征提取模块，三个CBR模块和一个特征提炼模块； 首先，输入图像通过ResNet50特征提取模块获得5个由深浅层到浅深层的特征X1、X2、X3、X4和X5；接着将X1、X2和X3通过CBR模块进行特征增强，从而得到特征Z1、Z2和Z3；然后，使用特征提炼模块对三个深层的特征Z1、Z2、Z3进行特征提炼以去除特征中的背景噪声并且保留对检测有益的信息，最终获得预测结果P； 所述特征提炼模块由n条分支以及2n个特征融合模块组成，以一种渐进式的自下而上的特征多尺度融合方式进行特征提炼；特征提炼模块的整体结构如下： 对于第i路操作，首先特征和特征通过特征融合模块进行融合生成特征接着特征和特征通过特征融合模块进行融合生成特征特征提炼模块的结构公式如下所示： 所述特征融合模块由特征上采样操作、特征拼接操作和一个CBR模块组成；输入的两个特征通过上采样操作使得两个特征分辨率保持一致，接着使用特征拼接操作将两个特征按通道维度拼接在一块，最后使用CBR模块将特征进行融合处理； 步骤4、通过训练集对构建好的基于特征提炼的伪装物体检测模型训练，对预测结果使用结构损失函数进行监督学习； 步骤5、对模型训练结果加以验证，将测试集的数据输入到训练好的模型中，然后获取预测结果，与真实结果对比验证是否有效；预测结果和真实结果都是只有0和1的二值化图像，通过相减的方式获取一张图不同的像素点，然后除以整张图总像素数就是MAE指标，该指标越小越好。

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杭州电子科技大学丽水研究院，其通讯地址为：323010 浙江省丽水市莲都区南明山街道大沅街与绿源路交叉口东北侧半导体芯片产业园3号楼；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”。