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龙图腾网获悉数字广东网络建设有限公司申请的专利一种堆填土图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116704445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310763931.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种堆填土图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质是由甘兵;张茂华;廖瑞毅设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种堆填土图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种堆填土图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像识别技术领域。其中，该方法包括：获取目标区域的待检测图像；将待检测图像输入至特征提取网络分别得到待检测图像的全局特征图和局部特征图，特征提取网络是基于自注意力机制进行改进得到；对全局特征图和局部特征图进行特征融合得到融合特征图；将融合特征图输入至堆填土检测模型得到待检测图像的检测结果。本申请提供的技术方案，可以解决数据集样本稀缺瓶颈问题，还能够提高识别检测效果。

本发明授权一种堆填土图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种堆填土图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域的待检测图像； 将所述待检测图像输入至特征提取网络分别得到所述待检测图像的全局特征图和局部特征图，所述特征提取网络是基于自注意力机制进行改进得到； 对所述全局特征图和所述局部特征图进行特征融合得到融合特征图； 将所述融合特征图输入至堆填土检测模型得到待检测图像的检测结果； 其中，所述自注意力机制包括矩阵运算模块和变种运算模块，所述矩阵运算模块中包括查询矩阵、关键字矩阵和值矩阵；通过如下方式对所述自注意力机制进行改进得到所述特征提取网络： 在所述矩阵运算模块中设置待学习的第一权利向量参数和待学习的第一隶属度矩阵参数，以使通过所述第一权利向量参数对所述查询矩阵和所述关键字矩阵进行自主学习，并通过所述第一隶属度矩阵参数对所述查询矩阵和所述关键字矩阵的自主学习能力进行抑制，从而得到改进型矩阵运算模块； 在所述变种运算模块中设置待学习的第二权利向量参数和待学习的第二隶属度矩阵参数，以使通过所述第二权利向量参数对所述改进型矩阵运算模块的输出结果进行自主学习，再通过所述第二隶属度矩阵参数对所述改进型矩阵运算模块的输出结果和所述值矩阵的自主学习能力进行抑制，从而得到改进型变种运算模块。

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