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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于动态Top-k特征选择与交叉张量分解的伪装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：CN119942090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510367885.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于动态Top-k特征选择与交叉张量分解的伪装目标检测方法是由黄昌;徐国夏;邓丽珍;朱虎设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态Top-k特征选择与交叉张量分解的伪装目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与目标检测技术领域，具体为基于动态Top‑k特征选择与交叉张量分解的伪装目标检测方法，包括：将伪装目标图像输入编码器网络提取多层级特征，生成不同尺度的特征图；输入全局感知模块和局部优化模块进行不同尺度特征提取，输出全局特征和局部特征；对全局特征和局部特征进行交叉张量分解，通过低秩因子矩阵扩展与交叉合并生成互补特征；将互补后的全局特征、局部特征及前一层融合特征输入层次融合模块；将特征输入混合加权解码器，结合DSE模块的通道注意力机制进行逆向优化，最终输出伪装目标检测结果；对输出的分割图及最终预测图进行多级监督，通过损失函数联合优化模型参数,灵活地调整对不同特征的依赖程度。

本发明授权基于动态Top-k特征选择与交叉张量分解的伪装目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于动态Top-k特征选择与交叉张量分解的伪装目标检测方法，其特征在于：所述方法包括： S1、获取伪装目标图像，将伪装目标图像输入编码器网络提取多层级特征，生成不同尺度的特征图； S2、将层特征分别输入全局感知模块和局部优化模块进行不同尺度特征提取，筛选出全局关键特征与局部敏感特征，输出全局特征和局部特征； 其中，所述全局感知模块由若干个全局视觉曼巴块连接而成，用于利用所述全局视觉曼巴块从全局角度获取所有像素关系；在全局视觉曼巴块中，引入动态Top-k特征选择机制，筛选对检测任务最关键的全局特征，输出全局特征； 所述局部优化模块由若干个局部视觉曼巴块连接而成，用于增加初始特征中的空间局部信息；在局部视觉曼巴块中，同样引入动态Top-k特征选择机制，通过动态筛选局部特征中的关键特征，输出局部特征，以达到过滤掉与目标无关的背景局部特征、提升模型对关键区域敏感性的作用； S3、对相同层级的全局特征和局部特征进行交叉张量分解，通过低秩因子矩阵扩展与交叉合并生成互补特征； S4、将互补后的全局特征、局部特征及前一层融合特征输入层次融合模块，通过门控卷积与动态加权机制实现跨层级特征交互，输出融合特征； S5、将特征输入混合加权解码器，结合DSE模块的通道注意力机制进行逆向优化，逐层生成并上采样预测图，最终输出伪装目标检测结果，后两个解码器的输入不仅包含当前层级的融合特征，还有前两级解码器输出的特征图； S6、对混合加权解码器输出的分割图及最终预测图进行多级监督，通过损失函数联合优化模型参数。

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