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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利跨通道金字塔池化方法、系统、卷积神经网络及处理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：CN115984666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211741702.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权跨通道金字塔池化方法、系统、卷积神经网络及处理方法是由刘江;章晓庆;肖尊杰;巫晓;赵冀鲁设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨通道金字塔池化方法、系统、卷积神经网络及处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨通道金字塔池化方法、系统、卷积神经网络及处理方法，方法包括设置多种不同的通道尺度，多种不同的通道尺度分别对应多种不同的跨通道池化操作；获取每种通道尺度下的多个通道，以得到多个通道集；获取多层特征图，多层特征图由输入图像经卷积层处理后得到；对多层特征图在多个通道集下分别进行跨通道池化操作，以得到池化结果。通过将空间金字塔池化方法进行改进，并结合跨通道池化的原理，获得了本发明实施例的跨通道金字塔池化方法，使得在通道维度上提取同一像素位置的不同通道尺度的像素语义特征，考虑了像素语义特征在通道间的分布差异性，有利于突出重要的像素位置，解决了现有的空间金字塔池化方法存在的缺陷。

本发明授权跨通道金字塔池化方法、系统、卷积神经网络及处理方法在权利要求书中公布了：1.一种跨通道金字塔池化方法，其特征在于，包括以下步骤： 设置多种不同的通道尺度，多种不同的所述通道尺度分别对应多种不同的跨通道池化操作； 获取每种所述通道尺度下的多个通道，以得到多个通道集； 获取多层特征图，所述多层特征图由输入图像经卷积层处理后得到； 对所述多层特征图在多个所述通道集下分别进行跨通道池化操作，以得到池化结果； 其中，第N通道集对应的通道尺度为，N为正整数；所述对所述多层特征图在多个所述通道集下分别进行跨通道池化操作，包括以下步骤： 将所述多层特征图划分为M个像素区域，M个所述像素区域共同组成所述多层特征图，M为正整数； 对第一像素区域在N个通道集下进行跨通道池化操作，以得到数量的像素语义特征； 继续对剩余个像素区域皆在N个所述通道集下进行跨通道池化操作，以得到数量的像素语义特征； 对数量的像素语义特征进行合并，以得到像素语义特征数据，所述像素语义特征数据表征跨通道金字塔池化结果。

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南方科技大学，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088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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