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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于神经网络模型的边缘指导的伪装物体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：CN113962926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111000467.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于神经网络模型的边缘指导的伪装物体检测方法是由刘政怡;朱斌;张子森;李炜;姚晟设计研发完成，并于2021-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的边缘指导的伪装物体检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络模型的边缘指导的伪装物体检测方法，对输入图像进行前景和背景特征提取，产生前景图和背景图，受伪装前景真值图和伪装背景真值图监督；对所述提取的前景特征和背景特征进行减法操作，获得边缘特征；所述边缘特征进行边缘解码产生边图，受边缘真值图监督；所述边缘解码采用的方式为高层边缘特征上采样后与相邻低层边缘特征级联后卷积，逐层解码；所述前景特征结合边缘特征进行边缘指导的前景解码产生伪装图，受伪装前景真值图监督；所述边缘指导的前景解码采用的方式为边缘特征与前景特征级联后乘以高层伪装图，逐层解码。所述模型经过伪装物体检测训练集的训练，用于检测任意图像中的伪装物体，输出第一层的伪装图。

本发明授权一种基于神经网络模型的边缘指导的伪装物体检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的边缘指导的伪装物体检测方法，其特征在于，所述方法包括以下过程：S1、从图像中提取四层由低到高的前景特征和四层由低到高的背景特征，产生前景图和背景图，受伪装前景真值图和伪装背景真值图监督；S2、对同层前景特征和背景特征进行减法操作，产生四层边缘特征；所述同层前景特征描述为所述背景特征描述为所述四层边缘特征描述为其中i表示层数，对应于神经网络的层数，i取值为1至4的自然数，表示从低到高；S3、所述四层边缘特征经过边缘解码产生四张边缘图，受边缘真值图监督；所述边缘解码的方式为从高到低逐层解码，高一层的边缘特征上采样后与相邻低一层的边缘特征级联后实施卷积操作，最高层边缘特征保持不变；S4、所述前景特征与边缘特征经过边缘指导的前景解码产生四张伪装图，受伪装前景真值图监督；所述边缘指导的前景解码的方式为同层边缘特征和前景特征级联后在高一层伪装图的指引下从高到低逐层解码，最高层边缘特征和前景特征级联后受前景图指引；所述指引采用乘法操作；S5、所述模型经过伪装物体检测训练集数据的训练后，在检测任意图像中的伪装物体时，以第一层的伪装图为输出结果；所述伪装物体检测训练集数据是由图像、伪装前景真值图对组成；所述伪装背景真值图由所述伪装前景真值图做取反操作获得；所述边缘真值图由所述伪装前景真值图做边缘检测算法获得。

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