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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种基于生物视觉双通路的边缘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：CN116363380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211075759.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于生物视觉双通路的边缘检测方法是由林川;徐航;王若璞;陈曦;陈永亮;古家虹;潘勇才;韦艳霞设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生物视觉双通路的边缘检测方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种基于生物视觉双通路的边缘检测方法，包括以下步骤：A、构建双通路边缘检测网络，双通路边缘检测网络具体如下：包括第一通路网络FPN、第二通路网络SPN、解码网络DN；B、原始图像分别输入第一通路网络FPN、第二通路网络SPN中；最终经三个通路融合模块PFM处理得到三个结果分别输入DN中；C、解码网络DN解码后，输出结果即为最终输出轮廓。本发明能够有效提取边缘特征信息，从而得到更加准确的边缘图。

本发明授权一种基于生物视觉双通路的边缘检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生物视觉双通路的边缘检测方法，其特征在于包括以下步骤： A、构建双通路边缘检测网络，双通路边缘检测网络具体如下： 包括第一通路网络FPN、第二通路网络SPN、解码网络DN； 其中，第一通路网络FPN包括三个依次连接的第一通路模块FPB，三个第一通路模块FPB分别由两个以上依次连接的SwinTransformerLayer组成； 第二通路网络SPN采用包括三个依次连接的第二通路模块SPB，三个第二通路模块SPB均由一个基础的3x3普通卷积和两个带有残差结构的3x3深度可分离卷积层依次连接组成； 第一通路网络FPN和第二通路网络SPN之间通过三个第二通路注意力模块SPAM和三个通路融合模块PFM进行交互； 解码网络DN由三个特征融合模块FFM组成； B、原始图像分别输入第一通路网络FPN和第二通路网络SPN中； 在第一通路网络FPN中： 原始图片先经过PatchEmbeding处理，得到图片切成小块，然后对每个小块进行编码映射成高维的向量特征；高维的向量特征与第一个第二通路注意力模块SPAM的输出结果经元素级乘法后输入第一个第一通路模块FPB中； 第一个第一通路模块FPB的处理结果分为两路输出，第一路与第二个第二通路注意力模块SPAM的处理结果经元素级乘法后输入第二个第一通路模块FPB，第二路输入第一个通路融合模块PFM中； 第二个第一通路模块FPB模块的处理结果分为两路输出，第一路与第三个第二通路注意力模块SPAM的输出结果经元素级乘法后输入第三个第一通路模块FPB，第二路输入第二个通路融合模块PFM中； 第三个第一通路模块FPB模块的处理结果输入第三个通路融合模块PFM中； 在第二通路网络SPN中： 原始图片输入第一个第二通路模块SPB中，第一个第二通路模块SPB的处理结果分别输入第一个第二通路注意力模块SPAM、第一个通路融合模块PFM、第二个第二通路模块SPB中； 第二个第二通路模块SPB模块的处理结果分别输入第二个第二通路注意力模块SPAM、第二个通路融合模块PFM、第三个第二通路模块SPB模块中； 第三个第二通路模块SPB模块处理结果分别输入第三个第二通路注意力模块SPAM、第三个通路融合模块PFM中； 第一个通路融合模块PFM、第二个通路融合模块PFM、第三个通路融合模块PFM的处理结果分别输入解码网络DN中； C、DN解码后，输出结果即为最终输出轮廓。

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