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龙图腾网获悉上海大学;中国船舶科学研究中心申请的专利基于可学习激活算子的神经形态图像变形感知方法及系统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：CN119810150B 。

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：202411891580.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于可学习激活算子的神经形态图像变形感知方法及系统是由苏志龙;张得扬;蔚永励;覃想;左家人;王海坤;毛海斌;汪俊设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可学习激活算子的神经形态图像变形感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于可学习激活算子的神经形态图像变形感知方法及系统，涉及图像跟踪技术领域，包括：通过特征编码器提取变形前后图像对的特征图，将图像对的特征图分别分解成多个子区；分别求取多对变形前后图像子区的相关体特征表示，并通过softmax函数对最后一个维度进行标准化，获得各个子区相关体特征表示；构建两层可学习的神经元模块作为神经激活算子，将各个子区相关体特征表示分别转换为x方向位移信息和y方向位移信息，再拼接后得到初步预测的位移场；将所有子区相关体特征表示拼接成完整的相关体特征表示，再将完整的相关体特征表示和初步预测的位移场在通道维度拼接得到特征图通过多次下采样和上采样，获得最终图像对的位移场预测结果。该方法通过少量的参数获得稠密且精度较高的位移场预测结果。

本发明授权基于可学习激活算子的神经形态图像变形感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可学习激活算子的神经形态图像变形感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过特征编码器提取变形前后图像对的特征图，将图像对的特征图分别分解成多个子区；其中，图像对中的变形后图像子区在变形前图像子区尺寸基础上增加相邻子区的边缘； 分别求取多对变形前后图像子区的相关体特征表示，并通过softmax函数对最后一个维度进行标准化，获得各个子区相关体特征表示； 构建两层可学习的神经元模块作为神经激活算子，将各个子区相关体特征表示分别转换为x方向位移信息和y方向位移信息，再拼接后得到初步预测的位移场；其中，将B样条函数作为神经激活算子中每个输入节点到输出节点之间的一维激活函数； 将所有子区相关体特征表示拼接成完整的相关体特征表示，再将完整的相关体特征表示和初步预测的位移场在通道维度拼接得到特征图；将拼接得到的特征图进行下采样，并基于神经激活算子预测获得预测的位移场； 将预测的位移场与当前特征图拼接后，依次执行下采样和基于神经激活算子的位移场预测；多次执行后将拼接后的特征图依次执行上采样和基于神经激活算子的位移场预测；多次执行后获得与完整的相关体特征表示大小相同的位移场；将完整的相关体特征表示大小相同的位移场通过上采样进行像素扩展，获得最终图像对的位移场预测结果。

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上海大学;中国船舶科学研究中心，其通讯地址为：200444 上海市宝山区上大路99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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