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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);南京龙垣信息科技有限公司申请的专利一种基于预检特征融合的多实例图像分类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：CN120164031B 。

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：202510300356.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于预检特征融合的多实例图像分类方法是由丁建睿;刘家栋;丁卓设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预检特征融合的多实例图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习多实例图像分类技术领域，具体涉及一种基于预检特征融合的多实例图像分类方法：包括获取目标的多实例图像；利用预检模块对每一个实例图像进行区域预检测；利用预检特征编码器对预检区域进行单实例特征提取得到预检特征；利用实例融合模块对每个实例进行特征加权并融合得到实例融合视图；利用空间融合模块将每个实例映射到同一空间平面上并进行空间特征压缩得到空间融合视图；利用实例融合视图和空间融合视图进行多实例分类的联合预测，本技术方案可以降低多实例场景下的图像尺寸和运算量，提高多实例图像信息的有效性，以解决图像多实例学习任务中存在的信息稀疏问题和高计算需求问题，提高多实例图像分类的准确率和速度。

本发明授权一种基于预检特征融合的多实例图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预检特征融合的多实例图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过多实例图像采集工具得到多实例成像； 将所述多实例成像输入到预检模块进行区域预检测，得到每个实例的预检区域； 将所述预检区域利用预检特征编码器进行单实例特征提取得到预检特征； 将所述预检特征利用实例融合模块进行多实例特征加权并融合得到实例融合视图； 将所述预检特征利用空间融合模块进行空间特征压缩得到空间融合视图； 将所述实例融合视图和空间融合视图进行多实例分类的联合预测，得到目标类别； 其中，所述预检特征编码器包括单实例特征提取器和单实例特征混合器，所述单实例特征提取器包括特征降维模块和特征聚合模块，所述特征降维模块由步幅为2的卷积层、随机池化层和混合池化层通过并行的方式构成，实现特征降维，所述特征聚合模块由线性映射层、状态空间模型和点积注意力层通过串行的方式构成，实现特征聚合； 所述单实例特征混合器用于将降维特征和聚合特征在通道维度进行拼接，并利用组数为2的分组卷积和组数为1的逐点卷积对降维特征和聚合特征实现通道压缩和通道信息混合； 其中，得到实例融合视图的具体内容为：将所述多实例特征按照实例顺序进行排列，并将顺序号转换成二进制数得到顺序编码，将顺序编码与对应的实例特征累加并映射为一维序列，得到多实例序列特征； 将所述多实例序列特征输入到2D状态空间模型和多层感知机中预测每个实例对应的权重至，将每个实例与对应权重相乘并通过一维卷积层得到实例融合视图。

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哈尔滨工业大学(威海);南京龙垣信息科技有限公司，其通讯地址为：264200 山东省威海市文化西路2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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