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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于频域解耦与边缘信息融合的伪装动物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：CN120564232B 。

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：202511064163.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于频域解耦与边缘信息融合的伪装动物检测方法是由宋杰;陈禹铭;郭朝鹏设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域解耦与边缘信息融合的伪装动物检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于频域解耦与边缘信息融合的伪装动物检测方法，涉及图像处理技术领域，本发明使用图像频域解耦器，通过可学习高斯滤波器组动态分离低频全局结构高频边缘细节特征，并将其高效利用于边缘轮廓预测器与伪装目标检测器中，有效提高了伪装动物的检测精度。在枯叶蝶等高频边缘模糊场景中，高频通路增强目标轮廓响应，漏检率显著降低；低频通路保留目标整体形态，提升斑马群等大尺度伪装目标的识别鲁棒性。同时由于在雨雾夜间等干扰环境下，频域特征受传感器噪声影响小，本通过频域解耦替代多模态数据的方式，使得检测性能具有高度的检测精度和稳定性。

本发明授权一种基于频域解耦与边缘信息融合的伪装动物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域解耦与边缘信息融合的伪装动物检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：在现有数据集中获取动物的伪装目标图像，并获取伪装目标图像的真实标注，所述伪装目标图像的真实标注中动物所处区域为白色，所述伪装目标图像中除了动物以外的区域为黑色； 步骤2：将伪装目标图像输入频域解耦与边缘信息融合深度神经网络FDEF-Net模型中，得到伪装动物检测结果，所述伪装动物检测结果包括第一伪装动物预测图、第二伪装动物预测图、第三伪装动物预测图和第四伪装动物预测图；所述频域解耦与边缘信息融合深度神经网络FDEF-Net模型包括图像特征提取器、图像频域解耦器、边缘轮廓预测器和伪装动物检测器； 步骤3：基于第一伪装动物预测图、第二伪装动物预测图、第三伪装动物预测图、第四伪装动物预测图、真实标注和边缘轮廓预测图，计算总损失函数值，基于总损失函数值，对频域解耦与边缘信息融合深度神经网络FDEF-Net模型中的参数进行迭代更新，得到训练完成的频域解耦与边缘信息融合深度神经网络FDEF-Net模型； 步骤4：获取待检测图像，将待检测图像输入练完成的频域解耦与边缘信息融合深度神经网络FDEF-Net模型中，得到四个伪装动物预测图，将四个伪装动物预测图中分辨率最高的伪装动物预测图作为最终的检测结果。

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