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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于跨层特征融合和线性注意力优化的跨物种目标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：CN116246147B 。

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：202310228601.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于跨层特征融合和线性注意力优化的跨物种目标检测方法是由冯志勇;郭天泽;邢猛;陈仁海设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨层特征融合和线性注意力优化的跨物种目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于跨层特征融合和线性注意力优化的跨物种目标检测方法，利用混合自注意力编码器模块获取全局的上下文信息，建立起对目标的远程依赖，提取提取跨物种目标的各层级特征；利用交叉注意力解码器模块，充分融合各层级特征，实现低层信息和高层信息的联合编码和对齐，调节各特征信息对输出特征的贡献大小，突出有效信息，抑制冗余信息；最后利用关键点热图检测模块，根据编码器‑解码器建模的目标特征，对目标所在位置进行预测。本发明能充分融合各层级特征，提升跨物种目标检测的准确率；通过将其中注意力过程分解优化，以降低跨物种目标检测的性能开销。

本发明授权基于跨层特征融合和线性注意力优化的跨物种目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于跨层特征融合和线性注意力优化的跨物种目标检测方法，其特征在于，通过跨层特征融合和线性注意力优化的跨物种目标检测网络实现，对输入的待检测图像处理，对目标位置预测；该跨物种目标检测网络包括注意力编码解码模块以及关键点热图检测处理模块；所述注意力编码解码模块包括至少两级注意力编码解码器；前一级注意力编码解码器的输出为下一级注意力编码解码器的输入，每级注意力编码解码器包括至少两级混合自注意力编码器以及至少两级交叉注意力解码器；包括步骤： 所述混合自注意力编码器，基于窗口划分策略和注意力线性优化策略，对输入图像分割成多个分割特征图，将注意力计算限制在一个窗口中，将分割特征图通过线性映射层线性映射至注意力计算特征空间，通过注意力计算获得多个特征后重组操作，实现从待检测图像中提取跨物种目标的各层级特征； 所述交叉注意力解码器，通过交叉注意力计算，融合所述混合自注意力编码器提出的各层级特征，实现低层信息和高层信息的联合编码和对齐，输出待检测特征图； 所述关键点热图检测处理模块，根据编码器-解码器建模的目标特征，使用高斯热图编码方式对待检测特征图处理，对目标所在位置进行预测，预测目标的中心点位置、下采样时中心点偏移量和边界框长宽，形成对应的预测值，将预测值同真实值对比，获得损失，将损失值反向传播更新网络参数，以不断修正，直至预测值等于真实值，输出预测结果。

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