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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种模拟视觉系统平行分级处理机制的轻量化轮廓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：CN115272672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210878114.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种模拟视觉系统平行分级处理机制的轻量化轮廓检测方法是由林川;王若璞;徐航;黄凯健;王衢;古家虹;潘勇才;韦艳霞设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模拟视觉系统平行分级处理机制的轻量化轮廓检测方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种模拟视觉系统平行分级处理机制的轻量化轮廓检测方法，包括以下步骤：A、构建神经网络结构，神经网络结构具体如下：编码网络、解码网络；B、原始图像输入神经网络中，先经过1*1卷积后，分别输入X型细胞模型、Y型细胞模型中；X型细胞模型、Y型细胞模型的输出结果分别经过1*1卷积后，进行相加融合，相加融合结果分别输入简单细胞模型和解码网络中；简单细胞模型的输出结果经过1*1卷积后，分别输入复杂细胞模型和解码网络中；复杂细胞模型的输出结果经过1*1卷积后，输入解码网络；由解码网络解码后输出最终轮廓。本发明在使用极少参数的情况下并能够达到与常规编‑解码轮廓检测网络相当的性能。

本发明授权一种模拟视觉系统平行分级处理机制的轻量化轮廓检测方法在权利要求书中公布了：1.一种模拟视觉系统平行分级处理机制的轻量化轮廓检测方法，其特征在于包括以下步骤： A、构建神经网络结构，神经网络结构具体如下： 编码网络、解码网络； 其中，编码网络包括X型细胞模型、Y型细胞模型、简单细胞模型、复杂细胞模型；其中，简单细胞模型由方向选择性卷积模拟，复杂细胞模型由简单细胞模型的输出结果再次经过方向选择性卷积来模拟； 所述的解码网络由特征整合模块组成； B、原始图像输入神经网络中，先经过1*1卷积对各个通道进行整合后，分别输入X型细胞模型、Y型细胞模型中；X型细胞模型、Y型细胞模型的输出结果分别经过1*1卷积对各个通道进行整合后，进行相加融合，相加融合结果分别输入简单细胞模型和解码网络中；简单细胞模型的输出结果经过1*1卷积对各个通道进行整合后，分别输入复杂细胞模型和解码网络中；复杂细胞模型的输出结果经过1*1卷积对各个通道进行整合后，输入解码网络；由解码网络解码后输出最终轮廓。

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