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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利特征增强处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质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：CN121459119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202610003602.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权特征增强处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质是由陈媛芳;陈林健;罗宇阳;琚佳顺;杨坤设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征增强处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种特征增强处理方法、特征增强处理装置、计算机设备和计算机可读存储介质。其中，方法包括如下步骤：对输入的特征图执行多尺度卷积操作，得到融合特征图，多尺度卷积操作包括通过多个卷积算子进行特征提取；将融合特征图通过尺度对齐操作后得到注意力权重矩阵，根据注意力权重矩阵对融合特征图进行加权，得到加权特征图；对加权特征图执行增强操作，得到增强输出特征并输出。因此，本申请能够通过多卷积算子的方式提取特征，增强对多尺度目标信息的捕捉与融合能力。通过通道注意力机制在自适应融合中动态调整不同通道的权重，加权融合不同尺度的丰富特征信息，增强模型对特征图的判别能力，改善对高度异构目标的边界描绘。

本发明授权特征增强处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种特征增强处理方法，其特征在于，包括如下步骤： 对输入的图像的特征图执行多尺度卷积操作，得到融合特征图，所述多尺度卷积操作包括通过多个卷积算子进行特征提取；所述卷积算子，至少包括：第一卷积算子和第二卷积算子； 将所述融合特征图通过尺度对齐操作后得到注意力权重矩阵，根据所述注意力权重矩阵对所述融合特征图进行加权，得到加权特征图； 所述将所述融合特征图通过尺度对齐操作后得到注意力权重矩阵，包括：通过池化核对融合特征图进行全局平均池化，生成描述向量；获取预设的线性映射函数，根据所述线性映射函数将所述描述向量映射为注意力权重矩阵； 所述通过池化核对融合特征图进行全局平均池化，生成描述向量，包括：根据所述融合特征图的尺寸确定池化核；通过所述池化核对融合特征图进行平均池化处理得到池化特征图；对所述池化特征图进行维度重塑，得到重塑特征图；将所述重塑特征图进行维度展平，得到所述描述向量； 所述线性映射函数包括第一线性映射函数和第二线性映射函数，所述通过所述线性映射函数将所述描述向量映射为注意力权重矩阵，包括：将所述描述向量输入第一线性映射函数处理得到查询特征图；将所述描述向量输入第二线性映射函数处理得到键特征图；计算所述查询特征图与键特征图的缩放点积注意力，得到所述注意力权重矩阵； 对所述加权特征图执行增强操作，得到增强输出特征并输出； 所述对所述加权特征图执行增强操作，以得到增强输出特征并输出，包括：通过所述第二卷积算子对所述加权特征图进行卷积运算，得到中间特征图；通过所述第一卷积算子对所述中间特征图进行卷积运算，得到所述增强输出特征并输出，所述第一卷积算子与所述第二卷积算子通过所述多尺度卷积操作确定。

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