广东工业大学吴衡获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于自适应下采样与多维度注意力机制的地铁危险品太赫兹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：CN120635557B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510727740.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于自适应下采样与多维度注意力机制的地铁危险品太赫兹检测方法是由吴衡;唐之鉴;罗劭娟;赵艮平设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自适应下采样与多维度注意力机制的地铁危险品太赫兹检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应下采样与多维度注意力机制的地铁危险品太赫兹检测方法，包括：获取太赫兹图像数据集；搭建深度学习网络模型，深度学习网络模型包括依次连接的backbone特征提取网络、neck特征提取网络、下采样模块、融合通道与空间注意力模块、空间注意力模块和YoloHead检测头；通过并行池化与卷积操作对输入特征图进行双路径处理；在融合通道与空间注意力模块中，对特征图进行全局上下文建模；在空间注意力模块中，通过条带状池化层捕获长程上下文依赖；将neck网络输出的多尺度特征图输入YoloHead检测头，输出目标检测框；通过非极大值抑制算法去除冗余检测框，保留置信度最高的检测结果。
本发明授权一种基于自适应下采样与多维度注意力机制的地铁危险品太赫兹检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应下采样与多维度注意力机制的地铁危险品太赫兹检测方法，其特征在于，包括： 获取太赫兹图像数据集，所述数据集包含标注危险品位置的XML文件； 搭建深度学习网络模型，所述深度学习网络模型包括依次连接的backbone特征提取网络、neck特征提取网络、下采样模块、融合通道与空间注意力模块、空间注意力模块和YoloHead检测头； 在所述下采样模块中，通过并行池化与卷积操作对输入特征图进行双路径处理； 在所述融合通道与空间注意力模块中，通过Transformer编码器对特征图进行全局上下文建模； 在所述空间注意力模块中，通过条带状池化层捕获长程上下文依赖； 将neck网络输出的多尺度特征图输入YoloHead检测头，输出归一化坐标系下的目标检测框； 通过非极大值抑制算法去除冗余检测框，保留置信度最高的检测结果。
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