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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于关注阴影边界和特征校正的阴影检测方法及设备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：CN115546171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211272515.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于关注阴影边界和特征校正的阴影检测方法及设备是由陈珏宇;刘艳丽;邢冠宇设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关注阴影边界和特征校正的阴影检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关注阴影边界和特征校正的阴影检测方法及设备，属于深度学习与图像阴影检测技术领域。包括：获取数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集；构建阴影检测神经网络模型，输入训练集对阴影检测神经网络模型进行训练，并输出训练好的阴影检测神经网络模型；将测试集输入到训练好的阴影检测神经网络模型中，输出阴影预测结果，通过阴影检测神经网络模型中设置的特征校正模块感知和学习阴影区域存在的漏检测特征和误检测特征特征，大幅度降低了阴影误检测和漏检测现象的发生，进一步的提升了阴影检测性能。

本发明授权一种基于关注阴影边界和特征校正的阴影检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于关注阴影边界和特征校正的阴影检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取阴影数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集； S2：构建阴影检测神经网络模型，输入所述训练集对所述阴影检测神经网络模型进行训练，并输出训练好的阴影检测神经网络模型； 所述阴影检测神经网络模型包括：混合编码器、阴影边界解码器、阴影内部区域解码器和特征交互解码器，所述混合编码器中前部分包含卷积残差神经网络，后部分包含Transformer神经网络，利用所述卷积残差神经网络和所述Transformer神经网络提高阴影的检测性能，所述阴影边界解码器和阴影内部区域解码器分别学习阴影内部区域和阴影边界区域的特征，所述特征交互解码器融合所述阴影边界解码器和阴影内部区域解码器的输出结果得到每个尺度的完整阴影特征图，并通过特征校正模块去除干扰特征； S3：将所述测试集输入到所述训练好的阴影检测神经网络模型中，输出阴影检测结果； 所述步骤S1中包括对所述数据集进行阴影掩码解耦预处理：将所述数据集中的原始阴影掩码解耦为阴影内部掩码和阴影边界掩码； 所述将所述原始阴影掩码解耦为阴影内部掩码和阴影边界掩码包括：采用距离变换将所述阴影掩码中的像素的值转换为所述像素到最近的背景像素的距离，通过将所述阴影掩码中的阴影区域作为前景，将非阴影区域作为背景，每个所述像素的距离变换计算公式为： 和之间的欧几里得距离，为前景，为背景，为距离变换后的像素值，通过从的最小值和最大值到拍[0,1]范围的线性归一化获得解耦的所述阴影内部区域软掩码，通过从所述原始阴影掩码中减去所述阴影内部区域掩码得到所述阴影边界区域掩码。

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