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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于多尺度表征和选择性继承学习的爆炸碎片计数和定位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：CN119360164B 。

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：202411288118.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多尺度表征和选择性继承学习的爆炸碎片计数和定位方法是由王琦;郭赛;李强设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度表征和选择性继承学习的爆炸碎片计数和定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多尺度表征和选择性继承学习的爆炸碎片计数和定位方法。该方法包括：获取若干张爆炸碎片；将若干张爆炸碎片按照预设比例进行划分，得到若干张爆炸碎片对应的训练集和测试集；对训练集和测试集的每张爆炸碎片进行预处理，得到预处理后的训练集和测试集，其中，预处理后的训练集的每张爆炸碎片存在不同分辨率的标签；将预处理后的训练集输入至补丁嵌入层，得到训练集中每张爆炸碎片对应的目标爆炸碎片。本发明解决了现有技术中通过已有神经网络算法对爆炸碎片进行处理，得到的爆炸碎片的计数和定位预测准确度低、模型的鲁棒性差的技术问题。

本发明授权基于多尺度表征和选择性继承学习的爆炸碎片计数和定位方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度表征和选择性继承学习的爆炸碎片计数和定位方法，其特征在于，包括： 获取若干张爆炸碎片； 将若干张爆炸碎片按照预设比例进行划分，得到若干张爆炸碎片对应的训练集和测试集； 对训练集和测试集的每张爆炸碎片进行预处理，得到预处理后的训练集和测试集，其中，预处理后的训练集的每张爆炸碎片存在不同分辨率的标签； 将预处理后的训练集输入至补丁嵌入层，得到训练集中每张爆炸碎片对应的目标爆炸碎片； 将训练集中每张目标爆炸碎片输入至编码器和解码器进行特征提取，得到不同深度的解码器对应的每张目标爆炸碎片的多分辨率特征，其中，多分辨率特征包括14分辨率特征、18分辨率特征、116分辨率特征和132分辨率特征； 将每张目标爆炸碎片的多分辨率特征输入至特征选择与继承适配器模块，得到每张目标爆炸碎片的每个分辨率的目标爆炸碎片特征； 将每张目标爆炸碎片的每个分辨率的目标爆炸碎片特征输入至计数和定位头，得到每张目标爆炸碎片的每个分辨率的密度图； 将每张目标爆炸碎片的每个分辨率的密度图与每张目标爆炸碎片的不同分辨率的标签进行损失计算，得到每个分辨率下的损失值； 基于每个分辨率下的损失值和多个权重值，确定每张目标爆炸碎片的总损失值； 当训练集在训练过程中，通过随机梯度下降法，更新多尺度模型参数，迭代训练确定多尺度模型精度不再提升时，得到训练成功的多尺度模型； 将测试集输入至训练成功的多尺度模型中，输出测试集的预测结果，其中，预测结果包括测试集中每张爆炸碎片中物体的定位和计数。

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