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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于多维度偏振信息的伪装目标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：CN119625775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411294517.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多维度偏振信息的伪装目标检测方法是由王昕;岳晨龙;丁甲甲;陈彦初;王瞻;高隽设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度偏振信息的伪装目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度偏振信息的伪装目标检测方法，包括：1、获取具有像素级标注的偏振图像数据集；2、对四幅原始偏振角度图像进行处理，通过偏振动态注意力模块学习每幅图像特征的独占权重，同时提取偏振信息和结构细节，并与原始图像进行融合；3、构建基于多维度偏振信息的深度卷积神经网络，以融合后的图像进行输入，对深度卷积网络进行训练，得到准确的伪装目标检测结果。本发明在合理的数据模型条件下，通过利用群组偏振图像的相关性和差异性来生成丰富纹理和丰富边缘细节的场景表示，从而能有效解决在某些光照条件下，DoLP可能很弱或者不存在进而影响伪装目标检测的效果。

本发明授权一种基于多维度偏振信息的伪装目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度偏振信息的伪装目标检测方法，其特征在于，是按照如下步骤进行： 步骤1、数据采集和处理； 步骤1.1、利用偏振相机拍摄第n个场景下相对偏振角度分别为，，，的一组原始偏振图像，从而获得N个场景下的N组原始偏振图像；其中，表示第n个场景下相对偏振角度下的原始偏振图像，； 步骤1.2、对N个场景下的每组原始偏振图像中偏振角度为的原始偏振图像进行标注，得到像素级标注图像，并作为真实伪装图； 步骤2、构建基于多维度偏振信息的伪装目标检测深度卷积神经网络，包含：编码器、解码器；其中，编码器包括：偏振动态注意力模块、Res2Net骨干网络、H个感受野模块；所述偏振注意力模块包括：若干个3D卷积层，一个自适应平均池化层及一个sigmoid函数；Res2Net骨干网络是由H级初始卷积层，H级下采样卷积层及H级残差块构成；每个感受野模块包括K个分支、一个标准卷积层和ReLU层；解码器，包括：特征边缘融合模块，高低门控选择模块，其中，特征边缘融合模块是由H个融合块组成，每个融合块包括若干个卷积层，一个平均池化层；高低门控选择模块包含一个门控选择块与一个残差注意力块； 步骤2.1、所述编码器对进行处理后，得到第n个场景的结构特征图和第n个场景的偏振融合特征； 步骤2.2、所述解码器对第n个场景的结构特征图和偏振融合特征进行处理后，得到第个场景的预测伪装图Fn； 步骤3、训练基于多维度偏振信息的伪装目标检测模型； 步骤3.1、基于第个场景的真实伪装图和预测伪装图Fn构建二元交叉熵损失； 步骤3.2、基于第个场景的真实伪装图和预测伪装图Fn的交集与并集构建损失； 步骤3.3、对二元交叉熵损失以及损失进行加权后，得到总损失； 步骤3.4、利用梯度下降法对伪装目标检测深度卷积神经网络进行训练，并计算总损失以更新网络参数，直到总损失收敛为止，从而得到基于多维偏振信息的伪装目标检测模型，用于实现对任意待预测的多维偏振图像进行伪装目标检测。

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