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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种轻量化自校正卷积特征增强系统及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：CN116385847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310271660.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种轻量化自校正卷积特征增强系统及方法是由赵磊;张煜群设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化自校正卷积特征增强系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种轻量化自校正卷积特征增强系统及方法，所述系统包括：特征提取模块、轻量化自校正卷积模块和特征合并模块；特征提取模块用于对输入特征图中的第一特征信息进行特征提取操作，并将第一特征信息分别传输至轻量化自校正卷积模块和特征合并模块；轻量化自校正卷积模块用于对第一特征信息进行增强，并将得到的第二特征信息传输至特征合并模块；特征合并模块用于将第一特征信息与第二特征信息进行相加后，与第一特征信息进行合并得到输出特征图。通过轻量化自校正卷积模块将从输入特征图中提取出来的第一特征信息进行增强后，与第二特征信息进行相加及合并得到输出特征图，使得神经网络变得轻量化，且提升了系统的特征识别能力。

本发明授权一种轻量化自校正卷积特征增强系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化自校正卷积特征增强系统，其特征在于，所述轻量化自校正卷积特征增强系统包括：特征提取模块、轻量化自校正卷积模块和特征合并模块；所述特征提取模块分别与所述轻量化自校正卷积模块和所述特征合并模块连接；所述轻量化自校正卷积模块还与所述特征合并模块连接； 所述特征提取模块用于对输入特征图中的第一特征信息进行特征提取操作，并将所述第一特征信息中的内在特征信息，分别传输至所述轻量化自校正卷积模块和所述特征合并模块； 所述特征提取模块包括：第一特征提取单元和第二特征提取单元； 所述第二特征提取单元分别与所述第一特征提取单元和所述特征合并模块连接；所述第一特征提取单元还与所述轻量化自校正卷积模块和所述特征合并模块连接； 所述轻量化自校正卷积模块用于对所述内在特征信息进行增强，并将得到的第二特征信息传输至所述特征合并模块； 所述轻量化自校正卷积模块包括：下采样单元、第三特征提取单元、上采样单元、第二相加单元、映射单元、相乘单元和第四特征提取单元； 所述下采样单元、所述第三特征提取单元、所述上采样单元、所述第二相加单元、所述映射单元、所述相乘单元和所述第四特征提取单元依次连接，所述第二相加单元还与所述特征提取模块连接，所述相乘单元还与所述特征提取模块连接，所述第四特征提取单元还与所述特征合并模块连接； 所述下采样单元用于对所述内在特征信息进行下采样操作，并将得到的下采样信息传输至所述第三特征提取单元； 所述第三特征提取单元用于对所述下采样信息进行特征提取操作，并将得到的第三特征信息传输至所述上采样单元； 所述上采样单元用于将所述第三特征信息进行上采样操作，并将得到的下上文特征信息传输至所述第二相加单元； 所述第二相加单元用于将所述下上文特征信息和所述内在特征信息进行相加，并将得到的多尺度卷积特征信息传输至所述映射单元； 所述映射单元用于对所述多尺度卷积特征信息进行映射操作，并将得到的映射特征信息传输至所述相乘单元； 所述相乘单元用于将所述映射特征信息和所述内在特征信息相乘，并将得到的校正卷积特征信息传输至所述第四特征提取单元； 所述第四特征提取单元用于对所述校正卷积特征信息进行特征提取操作，并将得到的多尺度特征信息传输至所述特征合并模块； 所述特征合并模块用于将所述第一特征信息中的线性特征信息与所述第二特征信息进行相加后，与所述内在特征信息进行合并得到输出特征图。

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南方科技大学，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区学苑大道1088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”。

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