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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于纹理引导的伪装目标检测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：CN116012606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310035837.9，技术领域涉及：G06V10/54；该发明授权一种基于纹理引导的伪装目标检测方法及系统是由高升;李晓鹏;李少华;林连雷设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于纹理引导的伪装目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于纹理引导的伪装目标检测方法及系统，包括采集待测图像并输入到训练好的伪装目标检测模型进行处理输出伪装目标检测结果；具体的：通过特征提取器提取待测图像的各层级特征图并输出至纹理监督模块，将首层特征图输出至目标纹理学习模块，将最高层特征图输出至语义融合模块；目标纹理学习模块根据首层特征图提取目标纹理特征图并输出至纹理监督模块；纹理监督模块根据目标纹理特征图和各层级特征图进行各层级的深层特征提取，获得各层级的深度特征图；语义融合模块根据最高层特征图和各层级的深度特征图，获得各层级融合特征，将各层级的深度特征图与高一层级的融合特征进行语义融合，输出伪装目标检测结果。

本发明授权一种基于纹理引导的伪装目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于纹理引导的伪装目标检测方法，其特征在于，包括： S1.采集待测图像并输入到训练好的伪装目标检测模型； S2.对待测图像进行处理输出伪装目标检测结果； S2的具体内容包括： S21.通过特征提取器提取输入的待测图像的各层级特征图并输出至纹理监督模块，并将首层特征图输出至目标纹理学习模块，将最高层特征图输出至语义融合模块； S22.目标纹理学习模块根据首层特征图提取目标纹理特征图并输出至纹理监督模块； S23.纹理监督模块根据目标纹理学习模块输出的目标纹理特征图和特征提取器输出的各层级特征图进行各层级的深层特征提取，获得各层级的深度特征图并输出至语义融合模块； S24.语义融合模块根据特征提取器输出的最高层特征图和纹理监督模块输出的各层级的深度特征图，获得各层级融合特征，将各层级的深度特征图与高一层级的融合特征进行语义融合，输出伪装目标检测结果； 步骤S22，提取目标纹理特征图的具体内容为：使用1×1卷积将首层特征图的通道数降为C14，使用多尺度卷积提取首层特征图X1的不同尺度特征，使用两个ConvBRU层整合获得多尺度特征，ConvBRU层包括3×3卷积、BatchNormalization、ReLU和双线性插值上采样，并将特征图大小恢复到与输入的待测图像I相同的尺寸，获得输出目标纹理特征图Tout； 步骤S23，各层级的深层特征提取的具体内容为：对特征提取器输出的各层级特征图进行通道降维和多尺度卷积，并对目标纹理特征图进行ConvBRD操作，ConvBRD为3×3卷积、BatchNormalization、ReLU和下采样，再进行元素相乘以及与各层级特征图Xi进行元素相加，作为纹理监督模块输出的各层级的深度特征图Si。

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