安徽大学陈伟获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种实时图像检测的Transformer模型及其应用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：CN120708081B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510803697.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种实时图像检测的Transformer模型及其应用是由陈伟;刘昭昱;杨利霞设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种实时图像检测的Transformer模型及其应用在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉与遥感技术领域，具体涉及一种实时图像检测的Transformer模型及其应用，模型主要包含双向感受野优化模块、可变形注意力机制模块和注意力上采样模块。双向感受野优化模块通过特征提取与注意力机制相结合的方式增强关键特征表达能力；可变形注意力机制模块采用动态采样策略自适应聚焦目标区域；注意力上采样模块通过多路径特征融合保持细节信息。该模型有效解决了SAR图像中复杂背景干扰、小目标特征弱和多尺度目标检测等难题，显著提升了检测精度和鲁棒性，可广泛应用于军事侦察、海洋监测等遥感领域。
本发明授权一种实时图像检测的Transformer模型及其应用在权利要求书中公布了：1.一种实时图像检测的Transformer模型，其特征在于，包括： 双向感受野优化模块，用于提取输入图像的空间特征，进行维度转换形成第一特征图，将第一特征图与注意力图相乘后，通过分组卷积和归一化操作生成第二特征图，将第二特征图与输入图像进行残差连接，生成第一待处理特征图； 可变形注意力机制模块，用于在第一待处理特征图中生成N个均匀网格点作为参考点，通过轻量级子网络预测参考点的偏移量并得到变形点位置，采用双线性插值在变形点位置采样特征，生成键和值，形成第二待处理特征图； 注意力上采样模块，用于将第二待处理特征图分为三路处理，第一路通过转置卷积操作提升特征图的分辨率，第二路通过上采样与卷积结合以补偿和细化特征图中细节信息，第三路利用全局池化提取全局特征，并通过通道注意力机制校准特征权重，将第一路和第二路的输出拼接后与第三路权重相乘，再经卷积输出目标特征图。
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