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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利基于CSAFM注意力机制的道路目标检测方法及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：CN116246148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310296821.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于CSAFM注意力机制的道路目标检测方法及系统是由徐慧英;严骏;朱蓉;朱信忠设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CSAFM注意力机制的道路目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CSAFM注意力机制的道路目标检测方法及系统，涉及图像检测技术领域，首先将CSAFM注意力机制引入目标检测算法的特征提取网络，训练得到道路图像目标检测模型，将待识别道路图像输入该模型中得到目标检测结果。CSAFM注意力机制对全局特征沿通道维度分为多个子特征；通道和空间注意力模块使用平均池化、最大池化、组归一化操作聚合每个子特征，之后使用channelshuffle进行重组特征。本发明从通道和空间层面帮助卷积网络关注目标信息和位置信息，改进了通道注意力和空间注意力的融合方式，加大了两种注意力特征的信息传递，提高了特征提取网络的信息提取效果和特征表达能力，提高了目标检测精度。

本发明授权基于CSAFM注意力机制的道路目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CSAFM注意力机制的道路目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将CSAFM注意力机制引入目标检测算法的特征提取网络中； 步骤2、使用道路图像数据集对引入CSAFM注意力机制的目标检测算法进行训练，得到道路图像目标检测模型； 步骤3、将待识别道路图像输入所述道路图像目标检测模型中，得到待识别道路图像的目标检测结果； 所述步骤1中，CSAFM注意力机制包括： 分组卷积：对特征图F中的全局特征X沿着通道维度划分为G组，得到G个子特征图； 通道注意力模块：使用平均池化和最大池化操作聚合全局特征X，生成两个不同的张量：和；然后转发到共享网络MLP以生成通道；将平均池化和最大池化操作应用于每个子特征图的两个分支上，以生成子特征图的局部向量；通过对子特征图逐元素操作合并输出特征向量，通过激活函数得到最终的通道注意力； 空间注意力模块：在每个子特征图的两个分支上应用GroupNorm，获得空间方向的特征信息，以计算空间注意力；将每个子特征图的两个分支连接起来； 聚合重组：通过concat将所有子特征图聚合起来，使用channelshuffle操作重组； 所述通道注意力模块中，通道为： ； 所述空间注意力模块中，空间注意力为： ； 其中，表示sigmoid激活函数，和表示用于缩放和调整的大小，值为。

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