买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜广州大学申请的专利一种基于随机注意力机制的阴影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：CN114937196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210429263.9，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于随机注意力机制的阴影检测方法是由曹忠;张瑞健;尚文利;赵文静;王锋;邓辉;梅盈设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机注意力机制的阴影检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机注意力机制的阴影检测方法，包括以下步骤：构建CNN卷积神经网络，得到不同分辨率的特征图，即原始骨架；原图像使用不同的卷积核进行卷积,即可得到不同分辨率的特征图。本发明采用随机注意力机制，随机提取原骨架网络中具有代表性的多级多层特征，在利用该骨架结构以及特征连接结构构建由高到低再由低到高的对称特征金字塔网络，并在该U形结构中随机从其前半部分中取多级多层高层特征融合作为后一部分的任一特征图，最后构建融合模块，将各个特征网络中，由低到高部分中，相同层级的特征进行融合，得到最终的多层特征金字塔并利用其进行检测。

本发明授权一种基于随机注意力机制的阴影检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机注意力机制的阴影检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建CNN卷积神经网络，得到不同分辨率的特征图，即原始骨架；原图像使用不同的卷积核进行卷积,即可得到不同分辨率的特征图，低级特征适合于描述具有简单外观的目标，空间信息多，而高级特征则适合于描述具有复杂外观的目标，语义信息多；S2：构建特征连接结构，提取原骨架网络中具有代表性的多级多层特征；S3：构建由高到低再由低到高的多级特征金字塔的U形模块；通过得到的基础特征图得到分辨率从高到低，再从低到高的两个相对称的特征金字塔，并将对称的对应层调整为特征大小相同，且通道数也相同，并将一个U形模块的输出作为另一个U形模块的输入；S4：构建随机注意力机制，随机取多级多层高层特征融合作为下一部分的任一特征；在构建U形模块时，将其前半部分分辨率由高到低的特征图中随机选取多层多级特征图，并将其通过特征连接结构融合为一个特征图，并将其作为该U形模块下半部分的任意分辨率的特征图；S5：构建融合模块，将各个特征网络中，由低到高部分中，相同层级的特征进行融合，得到最终的多层特征金字塔；使用各个U形模块的后半部分特征图，将等效尺度的特征层组合起来，形成一个用于最终目标检测的特征金字塔，其中每个特征图由多个层次的特征组成，这个特征金字塔比较骨干结构中的特征图深得多，同样更具代表性，每个特征图都包含来自多个U形模块的解码器层；S6：利用多层特征金字塔，进行预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市大学城外环西路230号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。