缤谷电力科技(上海)有限公司艾春获国家专利权
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龙图腾网获悉缤谷电力科技(上海)有限公司申请的专利联合图像的结构张量和自注意力机制的弱小目标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：CN116523769B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310319551.3，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权联合图像的结构张量和自注意力机制的弱小目标检测方法是由艾春;王旭东;李国通;冯震宇设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本联合图像的结构张量和自注意力机制的弱小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及物体追踪等领域，公开了联合图像的结构张量和自注意力机制的弱小目标检测方法，包括，建立基于结构张量特性的背景抑制函数模型，用于抑制图像的强边缘轮廓；建立新的基于自注意力机制的背景抑制数学模型，以实现背景的进一步约束，得到最终的检测结果。本发明建立的基于结构张量特性的背景抑制函数模型能够根据特征值在不同背景下的信息特征实现对背景的抑制，与现有的背景抑制函数相比能更好的的搭配强边缘轮廓的抑制效果。此外，本发明的算法在信噪比，结构相似性与背景抑制因子等方面，都取得了很好的效果。
本发明授权联合图像的结构张量和自注意力机制的弱小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.联合图像的结构张量和自注意力机制的弱小目标检测方法，其特征在于，包括： 建立基于结构张量特性的背景抑制函数模型，用于初步抑制图像的强边缘轮廓，具体步骤为： 步骤1：通过结构张量获取图像的特征值； 步骤2：基于所述结构张量获得的所述特征值的特性建立强边缘轮廓抑制函数，其中，所述强边缘轮廓抑制函数用于抑制抑制图像的强边缘轮廓； 所述步骤2中，通过图像的结构张量矩阵的所述特征值在不同区域上的表现，即当时为平坦区域；当时为角点区域；当λ1x,y＞＞λ2x,y≈0时为边缘区域建立了所述强边缘轮廓抑制函数，所述强边缘轮廓抑制函数的表达式如下： 3 上式中表示所述强边缘轮廓抑制函数，表示图像的特征矩阵在处的像素值； 步骤3：结合所述强边缘轮廓抑制函数和角点描述函数以实现背景强边缘轮廓的抑制，其中，所述角点描述函数用于计算出图像的角点位置； 建立自注意力机制数学模型，用于在基于结构张量特性的所述背景抑制函数模型的基础上进一步约束图像的背景。
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