江南大学晏涛获国家专利权
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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于深度学习和重影现象的玻璃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：CN116228696B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310128767.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习和重影现象的玻璃检测方法是由晏涛;高嘉晖;李贺龙设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习和重影现象的玻璃检测方法在说明书摘要公布了：本申请关于基于深度学习和重影现象的玻璃检测方法，涉及计算机视觉技术领域。方法包括：基于单张原始输入图像进行玻璃检测，图像为单张RGB图像；基于原始输入图像通过骨干网络的深度学习方法来提取重影特征获取重影区域预测图；通过重影区域预测图与原始输入图像通道连接后，基于骨干网络在重影线索的引导下提取玻璃特征，之后基于卷积神经网络进行玻璃特征解码以及玻璃区域的分割结果；输出玻璃区域预测图。相比于现有技术，本申请基于单张图像进行玻璃检测，适用的范围更为广泛。使用骨干网络能够更准确高效地提取重影特征以及玻璃区域特征，同时利用重影现象能够更准确地定位玻璃区域，获得高质量的玻璃区域预测图，具有良好的鲁棒性。
本发明授权一种基于深度学习和重影现象的玻璃检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和重影现象的玻璃检测方法，包括如下步骤： 基于单张原始输入图像进行玻璃检测，所述图像为单张RGB图像； 基于原始输入图像通过骨干网络的深度学习方法来提取重影特征，计算获取重影区域预测图； 通过重影区域预测图与原始输入图像通道连接后，基于骨干网络在重影线索的引导下提取玻璃特征，之后基于卷积神经网络进行玻璃特征解码以及获取玻璃区域的分割结果； 基于玻璃区域的分割结果，输出玻璃区域预测图； 所述获取重影区域预测图包括如下步骤： 基于骨干网络获取多尺度特征； 基于获取的多尺度特征输入双重反射估计模块获取偏移量估计图来检测重影区域，其中，所述双重反射估计模块通过一次反射检测和二次反射检测获取一次反射特征与二次反射特征； 融合一次反射特征，二次反射特征以及偏移量估计图获取重影特征，通过基于卷积神经网络的解码器，获取高质量的重影区域预测图。
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