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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于分组跨通道注意力可变形卷积网络的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：CN117173546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310898917.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于分组跨通道注意力可变形卷积网络的检测方法是由王宁;陈廷凯;陈延政;孔祥军;韩冰设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分组跨通道注意力可变形卷积网络的检测方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于分组跨通道注意力可变形卷积网络的检测方法，包括以下步骤：获取待识别底栖生物图片构成的数据集，将所述数据集按照比例划分成训练集和测试集；构建用于识别图片上底栖生物的分组跨通道注意力可变形卷积神经网络模型；基于训练集对分组跨通道注意力可变形卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的分组跨通道注意力可变形卷积神经网络模型；将测试集数据输入到训练好的分组跨通道注意力可变形卷积神经网络模型中，实现对图片上底栖生物种类的识别。通过有机地集成BDC和SGCA模块，建立了SGCA‑BDC框架，从空间和通道层面来增强底栖生物特征，最终有助于提高底栖生物检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于分组跨通道注意力可变形卷积网络的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分组跨通道注意力可变形卷积网络的检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取待识别底栖生物图片构成的数据集，将所述数据集按照比例划分成训练集和测试集； 构建用于识别图片上底栖生物的分组跨通道注意力可变形卷积神经网络模型； 基于训练集对分组跨通道注意力可变形卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的分组跨通道注意力可变形卷积神经网络模型； 所述分组跨通道注意力可变形卷积神经网络模型包括多个级联的分组跨通道注意力可变形卷积神经网络单元； 所述分组跨通道注意力可变形卷积神经网络单元包括增加非线性映射能力的第一卷积层、进行特征提取的第二卷积层、增加形变底栖生物特征构建能力的双边滤波插值可变卷积神经网络模块和抑制海底背景噪声的随机分组跨通道注意力模块； 第一卷积层、第二卷积层、双边滤波插值可变卷积神经网络模块和随机分组跨通道注意力模块依次级联； 将测试集数据输入到训练好的分组跨通道注意力可变形卷积神经网络模型中，实现对图片上底栖生物种类的识别。

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大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1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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