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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于改进注意力机制的金具分类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：CN116452848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310204536.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进注意力机制的金具分类检测方法是由张珂;赵士玮;李星宽;石超君设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进注意力机制的金具分类检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进注意力机制的金具分类检测方法，选取改进的SwinTransformer架构作为主干网络；引入基于自注意力的卷积的框架模块，利用浅层卷积网络和移动窗口多头注意机制，提取了含有丰富的金具特征信息的区域以提高目标分类的准确率；其中改进的SwinTransformer网络包含两个独立的区域，即基于自注意力的卷积和SwinTransformer。基于自注意力的卷积利用浅层卷积网络和移动窗口多头注意机制，提取了含有丰富的金具特定信息的区域。随后，基于自注意力的卷积获得的特征与经过SwinTransformer中linearembedding处理后的原始图像进行拼接，然后输入SwinTransformer来识别金具的类型，更准确的识别金具。

本发明授权一种基于改进注意力机制的金具分类检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进注意力机制的金具分类检测方法，其特征在于，所述方法包括： 构建金具数据集，所述金具数据集中包含不同类别、不同尺度的金具图像； 将构建的金属数据集输入到改进注意力机制的金具分类检测模型中，得到金具的分类结果； 其中，改进注意力机制的金具分类检测模型包含基于自注意力的卷积ABC的框架模块、SwinTransformer模型和第二softmax函数； ABC框架模块包括两个区域，浅层卷积区域和移动窗口多头自注意力区域，通过浅层图像卷积区域对金具图像进行初步特征提取和细化，并通过移动窗口多头自注意力区域提取含有丰富金具特征信息的区域； 将原始金具图像输入到ABC框架模块得到的特征与将原始金具图像输入到SwinTransformer模型的linearembedding层后输出的特征在通道维度上进行拼接，随后将拼接后的结果输入到SwinTransformer模型的剩余部分中，将SwinTransformer的输出端结果输入到第二softmax函数得到每个金具的概率，选取最大的概率所对应的金具类型作为金具的分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市永华北大街619号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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