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龙图腾网获悉天津市测绘院有限公司申请的专利基于边缘算力的执法影像无监督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：CN120808120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511315703.8，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权基于边缘算力的执法影像无监督检测方法是由孙晓玮;张泉;李亚平;李运强;葛亮;于世勇;张鸿宇;谷恒超;潘志锋设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘算力的执法影像无监督检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘算力的执法影像无监督检测方法，包括以下步骤：1将采集的影像数据直接输入边缘计算设备并进行预处理得到待处理图像；2将待处理图像输入至融合自适应跨层优化网络以进行特征提取与分割，所述融合自适应跨层优化网络包括双路跨层特征提取器和由图内对比损失函数与局部重建损失函数的加权和构成的无监督优化目标函数；3所述边缘计算设备根据最终输出的特征图实时生成分割结果。本发明不仅降低了系统在带宽与算力上的成本压力，也提升了无人机巡航中的自主性与智能化水平，使城市执法监测能够实现边采集、边处理、边反馈的高效闭环，具有显著的应用价值和社会效益。

本发明授权基于边缘算力的执法影像无监督检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘算力的执法影像无监督检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将采集的影像数据直接输入边缘计算设备并进行预处理得到待处理图像； 2将待处理图像输入至融合自适应跨层优化网络以进行特征提取与分割，所述融合自适应跨层优化网络包括双路跨层特征提取器和由图内对比损失函数与局部重建损失函数的加权和构成的无监督优化目标函数，所述的双路跨层特征提取器包括初始的特征编码模块，分别由多个串联的相同的特征编码模块构成的主干特征提取路径和与之并行且进行跨层特征融合的特征融合路径； 其中，所述的特征编码模块均为尺度自适应非对称卷积模块，所述尺度自适应非对称卷积模块的实现包括以下子步骤， 2.1.1以输入图像或特征图为原始输入并进行初步特征提取，经批归一化和激活函数处理后生成共享特征， 2.1.2将所述共享特征分别输入三个并行且不同感受野尺度的非对称卷积分支以对应提取短程特征、中程特征和长程特征， 2.1.3将短程特征与中程特征进行元素级相乘并生成注意力图，并用所述注意力图对长程特征进行加权得到门控后的特征， 2.1.4将门控后的特征与原始输入副本特征、长程特征进行聚合并输出特征图； 3所述边缘计算设备根据最终输出的特征图实时生成分割结果。

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