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龙图腾网获悉济南赛尔无人机科技有限公司;曲阜师范大学申请的专利一种基于知识引导的多重感知注意力网络图像去雾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：CN117557473B 。

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：202311511909.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于知识引导的多重感知注意力网络图像去雾方法是由范恩强;刘鹏;刘建磊设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识引导的多重感知注意力网络图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识引导的多重感知注意力网络图像去雾方法。该方法设计了具有编码和解码结构的教师网络和学生网络。教师网络由网络反卷积模块、下采样模块、上采样模块以及本发明设计的教师多重感知注意力模块和本发明设计的深浅层特征融合模块构成。学生网络由网络反卷积模块、下采样模块、上采样模块以及本发明设计的学生多重感知注意力模块和深浅层特征融合模块构成。首先，通过最小化本发明设计的损失函数，利用清晰图像训练教师网络；然后，通过最小化本发明设计的损失函数训练学生网络；基于知识蒸馏理论，在学生网络的解码位置利用教师网络的内部特征引导学生网络的内部特征，进一步提升图像去雾性能。

本发明授权一种基于知识引导的多重感知注意力网络图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识引导的多重感知注意力网络图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取数据集，并按照合适的比例将其分为训练集和测试集；随机将数据集按照一定的比例划分为训练集和测试集，并对数据进行预处理； 2构建教师网络模型并对其进行预训练，教师网络是一个编码器解码器结构的端到端去雾网络； 3构建学生网络模型并设计知识蒸馏过程，学生网络是一个编码器解码器结构的端到端去雾网络； 4加载预训练的教师网络并固定参数，指导学生网络的解码过程，训练学生网络； 所述的教师网络由穿插在网络头部和下采样之后的网络反卷积模块，下采样模块，教师多重感知注意力模块以及上采样模块和深浅层特征融合模块构成；通过最小化损失函数，利用清晰图像训练教师网络；教师多重感知注意力模块由1x1卷积模块与多感知模块和1x1卷积模块和通道注意力模块组成的双通道构成；深浅层特征融合模块由通道注意力模块和一个可学习的参数组成，其融合深层和浅层特征的过程如下式所示： sdf14＝σα1*CAsf14+1-σα1 *CAdf14 sdf12＝σα2*CAsf12+1-σα2 *CAupsamplingsdf14 sdf1＝σα3*CAsf1+1-σα3 *CAupsamplingsdf12 sdf14、sdf12、sdf1分别代表相对于输入图像尺寸14,12和同样大小的融合特征，α1,α2和α3均为可学习的参数，σ*是sigmoid算子，upsampling*为上采样操作。

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济南赛尔无人机科技有限公司;曲阜师范大学，其通讯地址为：250101 山东省济南市高新区(综保区)港兴三路北段济南药谷1号楼A座18楼；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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