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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于MLP注意力机制的多视影像三维目标识别方法和系统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：CN119919629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411891823.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于MLP注意力机制的多视影像三维目标识别方法和系统是由李礼;刘钊;蒋佳芹;姚剑设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MLP注意力机制的多视影像三维目标识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于MLP注意力机制的多视影像三维目标识别方法和系统，包括：提取每张输入影像的多尺度高维特征；对每张影像的每个尺度的特征，采用局部和全局结合的多层感知机注意力机制进行特征增强，得到每张影像增强后的多尺度特征；对单张影像的多尺度特征进行融合，得到每张影像的特征描述符，将所有单张影像的特征描述符拼接起来得到全局特征图，然后对全局特征图进行跨视图特征关联建模，进而获得全局特征描述符；基于全局特征描述符，得到输入数据属于每个类别的判别分数，选取分数最高的类别作为最终的识别结果。本发明在保证多视影像三维目标识别精度的前提下，减少了神经网络的参数量、计算量以及推理时间。

本发明授权一种基于MLP注意力机制的多视影像三维目标识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MLP注意力机制的多视影像三维目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，输入三维物体在多个视角投影的多视影像，提取每张输入影像的多尺度高维特征； 步骤2，对每张影像的每个尺度的特征，采用局部和全局结合的多层感知机注意力机制进行特征增强，得到每张影像增强后的多尺度特征集； 步骤2的具体实现包括如下子步骤： 步骤2.1，特征下采样：对步骤1得到的所有单视图特征集Fi进行降采样处理后，得到其中N为影像个数，表示将Fi中的所有特征图进行降采样得到新的单视图特征集； 步骤2.2，单尺度特征局部关联：以MLP注意力机制为基础并引入窗口注意力，设计单尺度特征局部关联模块，用于对内所有单视图特征集中的每个特征图进行局部信息建模，该单尺度特征局部关联模块的输出计算方式如下： 其中，MLP代表MLP网络层，W1是MLP网络层输出的权重矩阵，Norm代表归一化层，FFN代表前馈网络，softmax为归一化指数函数；LWA是局部窗口注意力，即特征图上任意位置的特征向量只与其3×3邻域内的特征向量进行关联建模，发掘相邻特征之间的局部信息；对中的每个特征图进行单尺度特征局部关联后得到特征集对所有进行单尺度特征局部关联处理后，得到 步骤2.3，单尺度特征全局关联：设计单尺度特征全局关联模块，对特征集中的每个特征图补充视图全局信息，单尺度特征全局关联模块的输出计算方式如下： 其中，对中的每个特征图进行单尺度特征全局关联后得到特征集对所有特征集进行单尺度特征全局关联处理后得到 步骤3，基于MLP注意力的跨视图特征融合：对单张影像的多尺度特征进行融合，得到每张影像的特征描述符，将所有单张影像的特征描述符拼接起来得到全局特征图，然后对全局特征图进行跨视图特征关联建模，进而获得全局特征描述符； 步骤4，基于步骤3中的全局特征描述符，得到输入数据属于每个类别的判别分数，选取分数最高的类别作为最终的识别结果。

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