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龙图腾网获悉深圳市依网信智慧技术有限公司申请的专利一种基于自注意力卷积神经网络的场景识别方法及装置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：CN119169351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411181269.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于自注意力卷积神经网络的场景识别方法及装置是由林原龙设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意力卷积神经网络的场景识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于自注意力卷积神经网络的场景识别方法，包括步骤：获取训练图像数据以及对应于所述训练图像数据的标签数据；其中，所述标签数据包括相似区域和关键区域，所述相似区域为差异性在预设范围内的区域，所述关键区域为距离所述相似区域预设范围内出现固定建筑的区域；通过所述训练图像数据和所述标签数据对所述自注意力卷积神经网络进行训练，得到训练完成的自注意力卷积神经网络；获取待识别图像，通过所述训练完成的自注意力卷积神经网络对所述待识别图像进行处理，得到目标相似区域和目标关键区域。通过识别目标关键区域，确定出相似场景中不同点位置，确定该场景的具体地标建筑，降低神经网络识别场景时，周围环境的干扰。

本发明授权一种基于自注意力卷积神经网络的场景识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力卷积神经网络的场景识别方法，其特征在于，包括步骤： 获取训练图像数据以及对应于所述训练图像数据的标签数据；其中，所述标签数据包括相似区域和关键区域，所述相似区域为差异性在预设范围内的区域，所述关键区域为距离所述相似区域预设范围内出现固定建筑的区域； 通过所述训练图像数据和所述标签数据对所述自注意力卷积神经网络进行训练，得到训练完成的自注意力卷积神经网络；具体地，依据所述训练图像数据和所述标签数据对所述自注意力卷积神经网络进行训练，得到初级自注意力卷积神经网络；对所述初级自注意力卷积神经网络进行重参数化，得到训练完成的自注意力卷积神经网络；将所述初级自注意力卷积神经网络分支中的卷积层和直通层均转化为3×3卷积的待融合卷积层；将所有所述待融合卷积层融合为单一3×3卷积层，得到训练完成的自注意力卷积神经网络； 获取待识别图像，通过所述训练完成的自注意力卷积神经网络对所述待识别图像进行处理，得到目标相似区域和目标关键区域。

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