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龙图腾网获悉西南科技大学;四川垚磊科技有限公司申请的专利一种基于注意力引导的机场跑道线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：CN121170742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511716877.5，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于注意力引导的机场跑道线检测方法是由刘宏伟;徐圣琳;张利辉;霍建文;李图玖;刘桂华;徐意东;何欣隅设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力引导的机场跑道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力引导的机场跑道线检测方法，属于计算机视觉中目标检测的技术领域，包括：获取机场跑道图像数据；对机场跑道图像数据进行自适应对比度增强处理；对增强后的机场跑道图像数据进行多尺度边缘检测，得到融合局部特征；对融合局部特征进行多维度注意力融合，得到融合特征；对融合特征执行分类回归计算，以预测机场跑道线置信度和几何参数；基于机场跑道线置信度进行机场跑道线检测。本发明通过自适应图像增强和深度学习检测，综合自适应对比度增强技术、多尺度边缘检测、注意力机制特征提取等技术，实现了高效的机场跑道线检测，确保在复杂环境条件下完成对机场跑道的高精度检测。

本发明授权一种基于注意力引导的机场跑道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力引导的机场跑道线检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取机场跑道图像数据； S2、对机场跑道图像数据进行自适应对比度增强处理； S3、对增强后的机场跑道图像数据进行多尺度边缘检测，得到融合局部特征； S4、对融合局部特征进行多维度注意力融合，得到融合特征；所述S4具体包括以下分步骤： S41、采用通道注意力机制、空间注意力机制和线性注意力机制分别对融合局部特征进行处理，计算得到对应的多维注意力权重；所述S41中，采用通道注意力机制对融合局部特征进行处理，其表示为： 式中，表示通道注意力权重；为激活函数；表示多层感知机；表示全局平均池化；为融合局部特征；表示全局最大池化； 基于通道注意力权重，并引入残差连接，计算通道注意力增强后的特征： 式中，表示通道注意力增强后的特征；表示逐元素相乘； 采用空间注意力机制对融合局部特征进行处理，其表示为： 式中，表示空间注意力权重；表示特征拼接操作；ChannelAvg表示跨通道平均操作；ChannelMax表示跨通道最大操作； 采用线性注意力机制对融合局部特征进行处理，其表示为： 式中，表示线性注意力权重；表示归一化指数函数；表示全连接层；和均为锚点的索引； S42、基于多维注意力权重进行多维度注意力融合，得到融合特征；所述S42具体包括： 分别对通道注意力机制、空间注意力机制和线性注意力机制进行强化度量，其表示为： 式中，表示通道注意力的强度指标；表示空间注意力的强度指标；表示线性注意力的强度指标；表示特征图的批次；表示特征图的通道数；表示特征图的高度；表示特征图的宽度；表示锚点数量；表示特征图批次索引；表示通道维度索引；h表示高度维度索引；表示宽度维度索引；表示通道注意力矩阵；表示空间注意力矩阵； 表示线性注意力矩阵； 基于通道注意力的强度指标、空间注意力的强度指标和线性注意力的强度指标，计算融合权重向量： 式中，为融合权重向量，表示通道注意力融合权重向量，表示空间注意力融合权重向量，表示线性注意力融合权重向量；表示由三种注意力的强度指标组成的3维向量；表示转置；为隐藏层输出特征；表示激活函数；表示第一层网络的权重矩阵； 表示第一层网络的偏置项；表示第二层网络的权重矩阵；表示第二层网络的偏置项； 基于融合权重向量，对通道注意力机制、空间注意力机制和线性注意力机制进行融合： 式中，表示融合特征； S5、对融合特征执行分类回归计算，以预测机场跑道线置信度和几何参数； S6、基于机场跑道线置信度进行机场跑道线检测。

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西南科技大学;四川垚磊科技有限公司，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市涪城区青龙大道59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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