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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于可变形特征感知Transformer与旋转边界框的柔性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：CN120510347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510975842.7，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权基于可变形特征感知Transformer与旋转边界框的柔性物体检测方法是由苏鹭梅;吕杰;温暾;李天友;陈皓颉;陈丽华;舒日贲设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可变形特征感知Transformer与旋转边界框的柔性物体检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于可变形特征感知Transformer与旋转边界框的柔性物体检测方法，属于柔性物体检测领域。所述方法，包括：构建柔性物体检测模型，柔性物体检测模型以CSPDarknet53作为骨干网络，并融合基于可变形特征感知Transformer的注意力机制，检测头采用旋转边界框RBB和广义交并比GIoU边界框损失函数；采用柔性物体图像数据集对柔性物体检测模型进行训练，得到训练后的柔性物体检测模型，并对实际场景中的待检测柔性物体图像进行检测，输出柔性物体检测结果。本发明能够充分利用空间自适应特征采样策略与旋转感知机制，融合细粒度的特征表示与灵活的边界建模能力，实现对旋转柔性物体的高精度检测，从而满足复杂场景下的实际应用需求。

本发明授权基于可变形特征感知Transformer与旋转边界框的柔性物体检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可变形特征感知Transformer与旋转边界框的柔性物体检测方法，其特征在于，包括： 构建柔性物体检测模型，柔性物体检测模型以CSPDarknet53作为骨干网络，并融合基于可变形特征感知Transformer的注意力机制，检测头采用旋转边界框RBB和广义交并比GIoU边界框损失函数； 采用柔性物体图像数据集对柔性物体检测模型进行训练，得到训练后的柔性物体检测模型，并对实际场景中的待检测柔性物体图像进行检测，输出柔性物体检测结果； 可变形特征感知Transformer采用编码器‑解码器架构，其核心在于多尺度动态形变建模机制，通过空间自适应的特征采样策略实现柔性物体目标的高效表征； 编码器‑解码器架构，在编码阶段，采用多尺度特征融合设计，将骨干网络输出的特征图输入至形变感知编码器，其中每个查询位置通过动态采样模块生成K个空间自适应采样点，这些采样点能够根据目标形变特性自动调整空间分布，整个特征聚合过程采用改进的注意力评分计算方式如下： 其中：为查询位置的特征向量，K为每个查询位置的采样点数，分别表示注意力权重和变换权重，为采样点处的特征向量； 编码器‑解码器架构，在解码阶段，采用动态目标查询机制，通过多次自回归更新目标边界框和类别；每次迭代中，解码器计算目标查询与特征图之间的注意力权重，并生成新的边界框预测结果；目标查询与特征图F的注意力权重计算公式为： 其中：d为特征维度，Softmax为激活函数，保证注意力权重在所有采样点上归一化。

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