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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种仿生物视觉平行和分级机制的学习型边缘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：CN117036388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310847569.0，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种仿生物视觉平行和分级机制的学习型边缘检测方法是由林川;黄思涵;陈曦;张家佳;庞鑫韬;周令;潘勇才;韦艳霞设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仿生物视觉平行和分级机制的学习型边缘检测方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种仿生物视觉平行和分级机制的学习型边缘检测方法，包括以下步骤：A、构建编码网络和解码网络；其中，编码网络包括平行处理网络，以及分级处理网络；B、原始图像输入平行处理网络中，分别经过X细胞子网络、Y细胞子网络处理，处理结果相加融合后，得到的相加融合结果分别输入分级处理网络和解码网络中；C、相加融合结果在分级处理网络中，经过简单细胞子网络处理后，得到简单细胞处理结果分别输入复杂细胞子网络和解码网络中；复杂细胞子网络处理得到复杂细胞处理结果，输入解码网络中；D、解码网络解码，得到最终检测结果。本发明能够在使用极少参数的情况下，体现具有竞争力的性能。

本发明授权一种仿生物视觉平行和分级机制的学习型边缘检测方法在权利要求书中公布了：1.一种仿生物视觉平行和分级机制的学习型边缘检测方法，其特征在于包括以下步骤： A、构建编码网络和解码网络； 其中，编码网络包括平行处理网络，以及分级处理网络； 平行处理网络包括X细胞子网络、Y细胞子网络；分级处理网络包括简单细胞子网络、复杂细胞子网络； B、原始图像输入平行处理网络中，分别经过X细胞子网络、Y细胞子网络处理，X细胞子网络处理结果和Y细胞子网络处理结果相加融合后，得到的相加融合结果分别输入分级处理网络和解码网络中； C、相加融合结果在分级处理网络中，经过简单细胞子网络处理后，得到简单细胞处理结果分别输入复杂细胞子网络和解码网络中；复杂细胞子网络处理得到复杂细胞处理结果，输入解码网络中； D、解码网络对相加融合结果、简单细胞处理结果和复杂细胞处理结果进行解码，得到最终检测结果； 所述的步骤B中，X细胞子网络中处理过程如下：输入结果分别经过7×7深度可分离卷积和21×21深度可分离卷积处理，7×7深度可分离卷积结果减去21×21深度可分离卷积结果后，然后经过1×1卷积处理得到输出结果； 所述的解码网络中处理过程如下： 相加融合结果和简单细胞处理结果分别输入第一FIM模块中进行处理，第一FIM模块的处理结果和复杂细胞处理结果分别输入第二FIM模块中进行处理，第二FIM模块处理结果经过1×1卷积后得到最终检测结果； 所述的第一FIM模块和第二FIM模块结构一样，其中的处理过程如下： 低分辨率输入结果依次经过3×3卷积、Norm函数、ReLU函数处理后，上采用与高分辨率输入结果分辨率一致，然后经过MSA模块处理，得到第一MSA模块处理结果； 高分辨率输入结果依次经过3×3卷积、Norm函数、ReLU函数、MSA模块处理，得到第二MSA模块处理结果； 第一MSA模块处理结果和第二MSA模块处理结果相加融合后得到输出结果； 所述的MSA模块中处理过程如下： 输入结果经过1×1卷积后，分成四路，第一路经过9×9卷积卷积处理，第二路经过7×7卷积处理，第三路经过5×5卷积处理，第四路经过3×3卷积处理，四路处理结果经过相加融合后，依次经过3×3卷积、1×1卷积、Sigmoid函数处理； Sigmoid函数处理结果和输入结果相乘后得到输出结果。

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