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龙图腾网获悉上海应用技术大学申请的专利一种基于通道和空间注意力模块的特征提取及自动驾驶感知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：CN117274630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311254366.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于通道和空间注意力模块的特征提取及自动驾驶感知方法是由胡凯涛;马向华;许敏;逯代兴;朱丽设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通道和空间注意力模块的特征提取及自动驾驶感知方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于通道和空间注意力模块的特征提取及自动驾驶感知方法，其中方法包括：将自适应注意力模块AAM嵌入YOLOP模型中，给定BDD100K训练集的中间特殊预处理特征图作为输入，AAM首先使用通道注意力模块推断出一维通道注意力特征图，并将其与输入特征图相乘以获得中间通道细化特征；空间注意力模块沿着通道维度将中间通道细化特征分组为多个子特征，然后并行细化处理它们；随后，所有细化子特征被聚合，并采用通道混洗机制，以生成自适应强调的最终细化特征，进而增强了该模型在自动驾驶中的目标检测能力；本发明提出了一种轻量且高效的自适应注意力模块，显著提高了其在不同驾驶感知任务中的性能并平衡了模型的复杂性。

本发明授权一种基于通道和空间注意力模块的特征提取及自动驾驶感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通道和空间注意力模块的特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：输入神经网络的中间特殊预处理特征图； S2：通道注意力模块推断出一维通道注意力特征图，并将所述一维通道注意力特征图与输入特征图相乘以获得中间通道细化特征； S3：空间注意力模块沿着通道维度将所述中间通道细化特征分组为多个子特征，包括： 将通道细化特征沿着通道维度划分为g组，即 然后并行处理； S4：为每个子特征生成空间注意力特征描述符和沿着通道维度的细化子特征，包括： S4.1：所述空间注意力模块使用沿着通道维度对子特征Xi′的平均池化和最大池化操作来分别产生矩阵和其沿着通道维度被级联； S4.2：使用一个1×1核的二维卷积进行通道间信息交互和信息压缩；此外，fc·被用来增强Xi″的表示，即为每个子特征生成空间注意力特征描述符和沿着通道维度的细化子特征，最终输出通过以下等式获得： 式中，fc·是线性运算，W和b是的参数，是卷积运算，其中上标表示卷积核大小，下标表示卷积维数，并且Fcat是通道级联运算； S5：聚合所述细化子特征，并且将通道混洗机制用于在不同子特征之间传递信息，以生成具有对重要区域的自适应强调的最终细化特征，包括： 聚合所有细化子特征，使用“通道混洗”机制来实现沿着信道维度的跨组信息流，其中以生成具有对重要区域的自适应强调的最终细化特征；自适应注意力模块AAM的最终输出X″与X输入大小相同；此外，W、b和二维卷积的参数仅仅是被引入空间注意力模块中的参数；在单个空间注意力模块中，每个分支的通道的数量是Cg，参数的总量为21+H×W×Cg。

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