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龙图腾网获悉山东锋士信息技术有限公司申请的专利基于自相似度增强和密集处理的河道异常漂浮物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：CN118429813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410682999.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于自相似度增强和密集处理的河道异常漂浮物检测方法是由刘玉峰;孙启玉;杨公平;孙平;崔苗苗设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自相似度增强和密集处理的河道异常漂浮物检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于自相似度增强和密集处理的河道异常漂浮物检测方法，属于图像处理技术领域。将训练样本输入特征提取网络提取多层特征，将提取的多层特征分别输入密集处理模块进行扩大并校正感受野，再输入特征增强模块进行自相似度特征增强，将这些特征上采样到原图像尺寸并降低通道得到对应的多个特征图，将这几个特征图及其在通道上拼接后的特征图分别与样本标签对比计算总损失，训练网络。将测试样本输入训练好的网络，得到的几个特征图在通道上拼接降低通道得到输出，然后取Sigmoid得预测图。本发明有效克服了在检测尺寸较小或背景干扰强烈或水面上具有强烈反光的河道异常漂浮物时，模型容易出现误判、漏检的缺点。

本发明授权基于自相似度增强和密集处理的河道异常漂浮物检测方法在权利要求书中公布了：1.基于自相似度增强和密集处理的河道异常漂浮物检测方法，其特征是，包括步骤如下： S1.获取图像样本预处理并划分数据集； S2.训练阶段，将训练样本输入特征提取网络提取多层特征，将提取的多层特征分别输入密集处理模块DPM进行扩大并校正感受野得到对应的校正后特征，将校正后特征输入特征增强模块进行自相似度特征增强，生成异常漂浮物与河面背景差异较大的特征，将这些特征上采样到原图像尺寸并降低通道得到对应的多个特征图，将这几个特征图及其在通道上拼接后的特征图分别与样本标签对比计算BCE损失以及IoU损失，将所有损失相加计算总损失训练网络； 所述的密集处理模块DPM包括两个分支，第一分支，在空间维度上对输入特征Fi进行全局平均池化操作、1×1卷积操作以及双线性插值操作，得到全局上下文特征Fi-global；第二分支，将Fi输入到多个级联的感受野校正单元RFCU中，提取密集的上下文信息，在多个级联的感受野校正单元RFCU之间采用密集跳跃连接，每个感受野校正单元RFCU将前面各感受野校正单元RFCU的输出特征和密集处理模块DPM的输入特征相加作为输入，最后将两个分支的输出进行求和汇总得到密集处理模块DPM的最终结果FDPM-i； S3.测试阶段，利用训练好的网络先将测试样本输入特征提取网络提取多层特征，将提取的多层特征分别输入密集处理模块DPM进行扩大并校正感受野得到对应的校正后特征，将校正后特征输入特征增强模块进行自相似度特征增强，生成异常漂浮物与河面背景差异较大的特征，将这些特征上采样到原图像尺寸并降低通道得到对应的多个特征图，将这几个特征图在通道上拼接降低通道得到输出，对输出结果取Sigmoid得预测图。

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