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龙图腾网获悉厦门工学院申请的专利一种基于李群参数化的动态卷积方法、装置及电子设备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：CN120510405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511006801.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于李群参数化的动态卷积方法、装置及电子设备是由向汉城;傅鸿图设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于李群参数化的动态卷积方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明属于计算器视觉与深度学习领域，公开了一种基于李群参数化的动态卷积方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待处理的图像特征图；基于图像特征图预测得到形变参数张量，将形变参数张量重塑为多组旋转参数和平移参数；构建每组旋转参数和平移参数对应的李代数矩阵，通过矩阵指数映射运算将李代数矩阵转化为仿射变换矩阵；基于仿射变换矩阵对预先存储的基底卷积核进行几何变换和重采样，得到多个经几何变换的动态可形变卷积核；通过动态可形变卷积核对图像特征图进行动态卷积操作，生成经几何自适应卷积处理的图像特征图。本发明确保从形变参数张量到仿射变换矩阵的映射是连续且光滑的，最终生成的图像特征图能够准确地表达形变物体的特征。

本发明授权一种基于李群参数化的动态卷积方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于李群参数化的动态卷积方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理的图像特征图，所述图像特征图是从包括形变物体的图像提取的，其中，所述形变物体具有非刚性形变； 基于所述图像特征图预测得到形变参数张量，并将所述形变参数张量重塑为多组旋转参数和平移参数，所述平移参数包括水平方向上的平移参数和垂直方向上的平移参数； 构建每组旋转参数和平移参数对应的李代数矩阵，并通过矩阵指数映射运算将李代数矩阵转化为李群空间中具有微分同胚特性的仿射变换矩阵，以确保卷积采样过程中的拓扑结构稳定性； 基于所述仿射变换矩阵对预先存储的基底卷积核进行几何变换和重采样，得到多个经几何变换的动态可形变卷积核； 通过所述动态可形变卷积核对所述图像特征图进行动态卷积操作，生成经几何自适应卷积处理的图像特征图，其中，动态可形变卷积核的采样区域是自适应的，能够根据输入的图像特征图的内容调整采样位置和大小，以更好地捕捉形变物体的形态； 所述图像特征图的数据结构为四维张量，所述四维张量包括批量大小B、通道数C、图像特征图的高度H以及图像特征图的宽度W； 所述基于所述图像特征图预测得到形变参数张量，并将所述形变参数张量重塑为多组旋转参数和平移参数，包括： 调用参数预测网络对所述图像特征图进行处理，生成数据结构为二维张量的形变参数张量，所述参数预测网络包括自适应池化层、第一卷积层、激活函数以及第二卷积层组成，所述二维张量包括批量大小B和参数维度3G； 基于所述批量大小B和所述参数维度3G，将所述形变参数张量重塑为G组旋转参数和平移参数，，其中，G为变换分组数，为水平方向上的平移参数，为垂直方向上的平移参数； 所述构建每组旋转参数和平移参数对应的李代数矩阵，并通过矩阵指数映射运算将李代数矩阵转化为李群空间中的仿射变换矩阵，包括： 对于批量中的每个样本b和每个变换分组g，将旋转参数和平移参数记为，，，构建所得的李代数矩阵为： ； 利用矩阵指数映射运算将所述李代数矩阵转化为李群空间中3×3的仿射变换矩阵： 。

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