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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于特征聚焦与信息融合的遮挡行人检测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：CN119832600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510030597.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于特征聚焦与信息融合的遮挡行人检测方法是由郑开魁;吉康友设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征聚焦与信息融合的遮挡行人检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于特征聚焦与信息融合的遮挡行人检测方法，所述方法首先以卷积神经网络的高分辨率网络HRNet为主干网络，对输入图像进行特征提取，以使在提取图像特征信息的同时始终保留高分辨率特征；其次经特征聚焦模块，通过动态调整特征图各通道与空间位置重要性来强化关键区域特征信息并抑制背景噪声，使主干网络聚焦目标区域；然后以分级特征融合机制高效融合高级语义信息与位置细节信息；最后，将融合后的特征图通过检测头，生成中心点特征图、尺度特征图和中心点偏移量特征图，并将特征图解译为检测结果，输出带有边界框的行人区域；本发明能解决行人检测中的遮挡问题。

本发明授权一种基于特征聚焦与信息融合的遮挡行人检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征聚焦与信息融合的遮挡行人检测方法，其特征在于：所述方法首先以卷积神经网络的高分辨率网络HRNet为主干网络，对输入图像进行特征提取，以使在提取图像特征信息的同时始终保留高分辨率特征；其次经特征聚焦模块，通过动态调整特征图各通道与空间位置重要性来强化关键区域特征信息并抑制背景噪声，使主干网络聚焦目标区域；然后以分级特征融合机制高效融合高级语义信息与位置细节信息；最后，将融合后的特征图通过检测头，生成中心点特征图、尺度特征图和中心点偏移量特征图，并将特征图解译为检测结果，输出带有边界框的行人区域； 所述方法包括以下步骤； 步骤S1、输入图像，进行特征提取； 步骤S2、设计特征聚焦模块，对主干网络所提取特征进行聚焦与增强； 步骤S3、设计分级特征融合机制，对步骤S2输出的多个不同分辨率特征图进行高效特征融合； 步骤S4、利用检测头将特征图解译为检测结果； 在步骤S2中，特征聚焦模块从通道注意力和空间注意力两个方面的维度对输入特征图进行精细化处理； 在通道注意力方面，特征聚焦模块首先在空间维度执行全局平均AvgPool和最大池化MaxPool操作，凝练出两个全局描述向量，以此捕捉各通道在整个特征图上的全局重要性信息；随后，分别对两个全局描述向量利用小型全连接神经网络FC学习并计算通道重要性权重，运行结果相加并通过Sigmoid函数进行归一化，输出表征各通道相对重要性的权重向量最后，权重向量通过乘法作用于输入特征图fi，得到一次精炼特征图Fi1，实现特征响应重新加权；此过程提升模型对关键特征通道的敏感度，并助力网络动态聚焦信息丰富通道，增强模型表征能力与检测性能； 在空间注意力方面，特征聚焦模块在通道维度进行了全局平均AvgPool和最大池化MaxPool，重点捕捉目标区域的潜在信息，然后在通道维度进行拼接Concat，通过7×7卷积Conv进一步压缩空间信息，使用Sigmoid函数进行归一化，生成单通道空间注意力图最后将空间注意力图与一次精炼特征图Fi1相乘，再次加权特征，以获得二次精炼特征图Fi2，通过空间上的精细化处理，提升主干网络对关键空间位置的敏感度，使其关注目标行人区域，增强网络的目标感知能力。

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