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龙图腾网获悉苏州大学;常州黑牡丹建设投资有限公司申请的专利一种堆载图像增强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：CN120471790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510983249.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种堆载图像增强处理方法是由杨磊;冯小玉;陈丽娟;方学明;谢雄;韩俊琴设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种堆载图像增强处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种堆载图像增强处理方法，涉及图像增强技术领域，包括：采集堆载图像并预处理，构建包含风险等级和倾斜角度标签的训练样本集；构建编码器‑分类器双阶段模型，编码器通过多尺度特征提取与增强、空间感知注意力增强、动态特征金字塔融合及形变梯度增强残差模块提取特征，分类器输出风险等级和倾斜角度；训练时动态调整分类与回归损失权重，生成对抗增强样本增强鲁棒性，并基于通道注意力增强向量自适应裁剪梯度。本发明能够有效消除局部光照干扰，融合多尺度特征，增强对稀疏风险区域的敏感性，提升堆载图像在复杂环境下的自适应增强处理效果。

本发明授权一种堆载图像增强处理方法在权利要求书中公布了：1.一种堆载图像增强处理方法，其特征在于，所述方法包括： 对不同环境条件下采集的堆载图像进行预处理并添加标签构建训练样本集；所述标签包括风险等级和倾斜角度； 构建编码器-分类器双阶段架构的初始模型；所述初始模型以所述堆载图像为输入，由所述编码器通过多尺度特征增强模块提取所述堆载图像的多尺度特征并融合；通过空间感知注意力增强模块进行注意力增强；通过动态特征金字塔融合模块对不同层级的注意力增强特征张量进行自适应加权融合；通过形变梯度增强残差模块强化形变特征表达，输出残差增强特征张量交由所述分类器输出风险等级类概率向量和倾斜角度估计值； 采用所述训练样本集对所述初始模型进行训练，基于动态的任务权重构建风险等级分类损失和倾斜角度回归损失的联合损失进行迭代优化；每达到预设迭代次数时，在所述堆载图像中增加环境干扰项，生成对抗增强样本添加至所述训练样本集；基于所述空间感知注意力增强模块中计算得到的通道注意力增强向量自适应裁剪梯度更新参数，得到堆载风险侦测模型； 获取待侦测堆载图像；将预处理后的待侦测堆载图像输入所述堆载风险侦测模型，得到所述待侦测堆载图像的风险等级和倾斜角度。

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苏州大学;常州黑牡丹建设投资有限公司，其通讯地址为：215299 江苏省苏州市吴江区久泳西路1号；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”。