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龙图腾网获悉天津师范大学申请的专利一种基于语义引导复杂背景下集装箱图像增强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：CN121073856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511614743.2，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种基于语义引导复杂背景下集装箱图像增强方法及系统是由王为;李崇嵘;袁豪;赵辑锦;金佳玮;李晓辉;王怡宁;吴佳欣设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义引导复杂背景下集装箱图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于语义引导复杂背景下集装箱图像增强方法及系统。应用于数据增强技术领域，本申请引入了残差连接边缘增强模块、动态残差语义匹配模块，并设计了损失函数模块，实现了在复杂环境下对集装箱图像结构细节与颜色特征的高保真增强；本申请的残差连接边缘增强模块通过局部边缘增强显式提取并自适应增强边缘特征，强化了图像中的细节结构与边缘纹理特征，有效缓解了深层网络中的细节退化问题；本申请的动态残差语义匹配模块，实现了高层语义信息对浅层特征的定向引导与激活，有效增强了模型对集装箱目标区域的感知与定位能力。

本发明授权一种基于语义引导复杂背景下集装箱图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义引导复杂背景下集装箱图像增强方法，其特征在于，包括： 获取原始集装箱图像，将所述原始集装箱图像输入训练好的生成器中； 在训练好的生成器中，对所述原始集装箱图像进行特征提取得到第一浅层特征，所述第一浅层特征经过第一卷积层得到第二浅层特征，所述第二浅层特征经过第一多层动态深度网络得到第一中层特征，所述第一中层特征经过第二卷积层得到第二中层特征，将所述第二中层特征输入第二多层动态深度网络得到深层特征； 将所述第一浅层特征和第二浅层特征输入到残差连接边缘增强模块中，得到第一融合特征；将所述第一中层特征和第二中层特征输入到动态残差语义匹配模块中，得到第二融合特征； 所述深层特征经过第一注意力模块后得到第五增强图；所述第二中层特征经过第二注意力模块后与第二融合特征相加，再与第二中层特征进行拼接，并与第五增强图拼接后进行卷积，得到第四增强图；所述第一中层特征经过第三注意力模块，并与第四增强图拼接后进行卷积，得到第三增强图；所述第二浅层特征经过第四注意力模块后与第一融合特征相加，再与第二浅层特征进行拼接，并与第三增强图拼接后进行卷积，得到第二增强图；所述第一浅层特征经过第五注意力模块，并与第二增强图拼接后进行卷积，得到重建增强图；其中， 将所述第一浅层特征和第二浅层特征分别输入到残差连接边缘增强模块中，得到第一融合特征，包括： 对所述第一浅层特征进行对齐处理得到第一对齐特征；对所述第二浅层特征进行对齐处理得到第二对齐特征； 将所述第一对齐特征和第二对齐特征均减去各自的平均池化结果，得到对应的边缘特征，将所述边缘特征进行增强处理生成第一对齐特征和第二对齐特征分别对应的边缘增强权重，将所述第一对齐特征与对应的边缘增强权重相乘后相加，得到第一增强特征图，将所述第二对齐特征与对应的边缘增强权重相乘后相加，得到第二增强特征图； 将所述第一增强特征图和第二增强特征图进行通道计算，输出第一融合特征； 将所述第一中层特征和第二中层特征输入到动态残差语义匹配模块中，得到第二融合特征，包括： 将所述第一中层特征输入动态深度卷积组中进行处理得到第一语义增强特征，将所述第二中层特征输入动态深度卷积组中进行处理得到第二语义增强特征； 将所述第一语义增强特征进行双线性插值以对齐第二语义增强特征的维度，将维度对齐后的第一语义增强特征和第二语义增强特征均进行特征展平，分别得到第一展平特征和第二展平特征；将所述第一展平特征进行转置和线性变换，并与所述第二展平特征相乘得到通道相关矩阵； 将所述通道相关矩阵的转置和通道相关矩阵进行归一化，分别得到第一注意力权重矩阵和第二注意力权重矩阵；将所述第一注意力权重矩阵和第一展平特征相乘并进行尺度调整得到第一加权特征，将所述第二注意力权重矩阵和第二展平特征相乘并进行尺度调整得到第二加权特征； 将所述第一加权特征和维度对齐后的第一语义增强特征相加，再经过第一深度可分离卷积处理得到第一注意力加权特征图，将所述第二加权特征和第二语义增强特征相加，再经过第二深度可分离卷积处理得到第二注意力加权特征图，将所述第一注意力加权特征图和第二注意力加权特征图拼接得到第二融合特征。

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