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龙图腾网获悉海尔机器人科技(青岛)有限公司;华中科技大学申请的专利基于光谱异常区域感知的污渍检测方法及装置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：CN120375331B 。

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：202510863934.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于光谱异常区域感知的污渍检测方法及装置是由刘琼;丁来国;林郑涵;安培;杨铀;张夕军;翟文彬;李岩设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱异常区域感知的污渍检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于光谱异常区域感知的污渍检测方法及装置，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：将关注区域的第二多光谱图像输入到图像编码器中得到关注区域的特征图，利用注意力机制得到特征图对应的通道注意力特征图和空间注意力特征图，融合后得到待拼接特征图；将主成分特征图与待拼接特征图通过通道维度的拼接融合，得到联合特征图；将联合特征图输入到掩码解码器中得到污渍掩码，并基于污渍掩码确定目标区域内的污渍区域。本申请的目的是提供一种基于光谱异常区域感知的污渍检测方法及装置，通过多光谱图像对地面上的污渍进行精准识别，使得扫地机器人能够对污渍区域进行重点清洁，提高扫地机器人的清洁效率。

本发明授权基于光谱异常区域感知的污渍检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱异常区域感知的污渍检测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的第一多光谱图像，并将所述第一多光谱图像中的非关注区域掩蔽后，得到第二多光谱图像；所述第一多光谱图像包括：多个不同波段对应的光谱图像、且一个波段对应一个光谱图像； 将所述第二多光谱图像输入到第一图像编码器中，得到关注区域的特征图，并利用注意力机制得到所述关注区域的特征图对应的通道注意力特征图和空间注意力特征图；所述第一图像编码器的通道数与所述第二多光谱图像的波段数相同； 将所述通道注意力特征图和所述空间注意力特征图融合后，得到待拼接特征图，并将所述第二多光谱图像的主成分特征图与所述待拼接特征图通过通道维度的拼接融合，得到联合特征图； 将所述联合特征图输入到第一掩码解码器中，得到污渍掩码，并基于所述污渍掩码确定所述目标区域内的污渍区域； 所述将所述第一多光谱图像中的非关注区域掩蔽后，得到第二多光谱图像，包括： 将所述多光谱图像输入到预训练的第二图像编码器中，得到多光谱特征图，并将所述多光谱特征图输入到文本编码器中，得到语义特征向量； 将所述语义特征向量作为查询、所述多光谱特征图作为键和值输入到交叉注意力网络中，得到所述多光谱图像对应的融合特征； 将所述融合特征输入到第二掩码解码器中，得到非关注区域图像掩码，并将所述非关注区域图像掩码分别与所述第一多光谱图像中的光谱图像相乘，得到所述目标区域的第二多光谱图像； 其中，所述非关注区域图像掩码用于掩盖所述第一多光谱图像中的非关注区域； 所述将所述联合特征图输入到第一掩码解码器中，得到污渍掩码，并基于所述污渍掩码确定所述目标区域内的污渍区域，包括： 对联合特征图进行上采样后输入到所述第一掩码解码器中，得到污渍初步掩码； 利用形态学后处理对所述污渍初步掩码进行处理，对所述污渍初步掩码进行精细化调整，得到污渍最终掩码；所述形态学后处理包括：利用污渍面积自适应尺寸的椭圆核执行腐蚀-膨胀序列操作； 将所述污渍最终掩码与所述第二多光谱图像相乘后，得到污渍多光谱图像，并基于所述污渍多光谱图像确定所述目标区域内的污渍区域。

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海尔机器人科技(青岛)有限公司;华中科技大学，其通讯地址为：266100 山东省青岛市高新区汇智桥路127号青岛国家大学科技园C1-301；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”。