上海大学张麒获国家专利权
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龙图腾网获悉上海大学申请的专利基于形变器的多视图融合分类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：CN115471690B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210279021.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于形变器的多视图融合分类系统及方法是由张麒;徐舟;严逸飞设计研发完成，并于2022-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于形变器的多视图融合分类系统及方法在说明书摘要公布了：一种基于形变器的多视图融合分类系统及方法，包括：图像编码模块、融合模块、形变器模块以及视图分类器模块，图像编码模块将预处理后的多视图数据分别进行编码，得到特征向量，融合模块对向量进行合并，得到高维的特征向量并输入至形变器模块，形变器模块通过注意力机制、前向反馈、归一化操作对高维特征进行学习并得到高阶特征表达，视图分类器模块分别将高阶特征表达进行多视图融合分类、将拆解后的低维高阶特征进行单视图分类，得到融合结果和单视图结果。本发明采用基于自注意力的形变器，利用多视图之间存在的相关性和互补性，摒弃时序位置编码加快训练速度的同时，在形变器中使用自注意力机制自动学习每个特征的权重，从而使网络聚焦于对分类结果更有效的特征，显著提高分类性能。
本发明授权基于形变器的多视图融合分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于形变器的多视图融合分类系统，其特征在于，包括：图像编码模块、融合模块、形变器模块以及视图分类器模块，其中：图像编码模块将预处理后的多视图数据分别进行编码，得到多个一维特征向量，融合模块对多个一维特征向量进行合并，得到高维的特征向量并输入至形变器模块，形变器模块通过注意力机制、前向反馈、归一化操作对高维特征进行学习并得到高维高阶特征，视图分类器模块分别将高维高阶特征进行多视图融合分类、将拆解后的低维高阶特征进行单视图分类，得到融合结果和单视图结果； 所述的合并，具体是指：对k个1×n维的特征行合并得到包括多个视图的图像特征信息的k×n维的特征矩阵，即高维的特征向量。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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