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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种基于槽注意力机制特征融合的对比学习世界模型的图像处理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：CN121010862B 。

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：202511114577.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于槽注意力机制特征融合的对比学习世界模型的图像处理方法是由郑新;冯明喆;李伟刚;包睿设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于槽注意力机制特征融合的对比学习世界模型的图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于槽注意力机制特征融合的对比学习世界模型的图像处理方法，包括：获取图像数据，通过世界模型对所述图像数据进行处理，得到图像数据处理结果，其中所述图像数据处理结果包括图像中的目标预测结果、目标状态估计结果及未来行为预测结果；其中所述世界模型包括依次连接的卷积神经网络、多层感知机、适配器及图神经网络，所述卷积神经网络及多层感知机并行连接有槽注意力机制，将所述槽注意力机制与多层感知机的输出作为适配器的输入，将所述槽注意力机制与适配器的输出作为图神经网络的输入；所述世界模型通过分阶段训练策略进行训练。

本发明授权一种基于槽注意力机制特征融合的对比学习世界模型的图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于槽注意力机制特征融合的对比学习世界模型的图像处理方法，其特征在于，包括： 获取图像数据，通过世界模型对所述图像数据进行处理，得到图像数据处理结果，其中所述图像数据处理结果包括图像中的目标预测结果、目标状态估计结果及未来行为预测结果； 其中所述世界模型包括依次连接的卷积神经网络、多层感知机、适配器及图神经网络，所述卷积神经网络及多层感知机并行连接有槽注意力机制，将所述槽注意力机制与多层感知机的输出作为适配器的输入，将所述槽注意力机制与适配器的输出作为图神经网络的输入； 所述世界模型通过分阶段训练策略进行训练； 通过世界模型对所述图像数据进行处理的过程包括： 通过卷积神经网络对所述图像数据进行特征提取，并对提取的特征进行位置编码，通过多层感知机对位置编码后的数据进行处理，得到多层次图像特征； 通过槽注意力机制对所述图像数据进行处理，得到槽向量，通过注意力机制对槽向量中的潜在对象进行聚类与表示，得到槽向量表示； 对所述槽向量表示和多层次图像特征进行连接融合，通过适配器采用空间特征融合的方式对连接融合结果进行处理并后续与槽向量表示进行拼接；通过图神经网络对连接融合结果进行检测，得到结构化表示，对结构化表示进行映射，得到图像数据处理结果； 所述世界模型采用三阶段训练策略，其中第一阶段为对卷积神经网络、多层感知机、适配器及图神经网络进行训练，第二阶段为对槽注意力机制进行训练，第三阶段为对世界模型进行整体训练。

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