买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广州九速科技有限公司申请的专利一种面向浓雾退化场景的穿透感知Transformer目标检测方法和装置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：CN120808117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511298877.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种面向浓雾退化场景的穿透感知Transformer目标检测方法和装置是由吴振宇设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向浓雾退化场景的穿透感知Transformer目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向浓雾退化场景的穿透感知Transformer目标检测方法和装置，其中方法包括构建多尺度视觉补偿模块，将多尺度视觉补偿模块嵌入Transformer架构。将场景图像输入浓雾下目标检测框架，对场景图像进行空间特征提取。采用可变形注意力机制对第一特征图进行特征重分布，对第二特征图进行非线性变换，以模拟全局光照弥散效应。基于雾层穿透率矩阵对第四特征图进行可见性映射，将目标区域特征与场景图像进行残差连接，得到浓雾场景下的目标。上述方法在全局建模的同时增强对局部细节的恢复能力，可见性映射的作用是使得FFN输出更聚焦于穿透后仍保留显著特征的目标区域，从大气退化建模出发，可以融合穿透感知，具备物理解释性与多尺度目标感知能力。

本发明授权一种面向浓雾退化场景的穿透感知Transformer目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向浓雾退化场景的穿透感知Transformer目标检测方法，其特征在于，包括： 构建多尺度视觉补偿模块； 将所述多尺度视觉补偿模块嵌入Transformer架构，得到穿透感知骨干网络；其中，所述穿透感知骨干网络用于增强浓雾场景中的局部特征； 获取浓雾场景下的场景图像，将所述场景图像输入浓雾下目标检测框架，对所述场景图像进行空间特征提取，得到第一特征图；所述浓雾下目标检测框架由多个所述穿透感知骨干网络组成； 采用可变形注意力机制对所述第一特征图进行特征重分布，得到第二特征图； 对所述第二特征图进行非线性变换，以模拟全局光照弥散效应，得到第四特征图； 根据穿透率函数计算雾层穿透率矩阵，所述穿透率函数用于模拟场景图像的每个像素点的雾层可见性变化，基于所述雾层穿透率矩阵对所述第四特征图进行可见性映射，得到目标区域特征； 将所述目标区域特征与所述场景图像进行残差连接，得到浓雾场景下的目标； 所述构建多尺度视觉补偿模块，包括： 设计s-Block模块、s-se-Block模块以及Gate-Block模块；其中，所述s-Block模块用于提升图像局部纹理和物体边界的清晰度； 将s-Block模块、s-se-Block模块以及Gate-Block模块组成多尺度视觉补偿模块； 所述将所述多尺度视觉补偿模块嵌入Transformer架构，得到穿透感知骨干网络，包括： 将第一块编码层的输入端连接至输入层，将第一编码层的输出端连接至第一s-Block模块的输入端； 将所述第一s-Block模块的输出端连接至第二块编码层的输入端，将所述第二块编码层的输出端连接至第二s-Block模块的输入端； 将所述第二s-Block模块的输出端连接至第三块编码层的输入端，将第三块编码层的输出端连接至第三s-Block模块的输入端，将第三s-Block模块的输出端连接至所述s-se-Block模块的输入端； 将所述s-se-Block模块的输出端连接至第四块编码层的输入端，将第四块编码层的输出端连接至第四s-Block模块的输入端，将第四s-Block模块的输出端连接至所述Gate-Block模块的输入端，将Gate-Block模块的输出端连接至输出层； 所述基于所述雾层穿透率矩阵对所述第四特征图进行可见性映射，得到目标区域特征，包括： 根据以下公式计算目标区域特征： ； 其中，Y为所述目标区域特征，FFN为前向反馈网络，Tx为雾层穿透率矩阵，X4为所述第四特征图，.为乘法运算； s-Block模块对数据的处理包括以下步骤：1对浓雾场景下的场景图像进行空间特征提取，得到第一特征图；2将第一特征图输入可变形注意力模块进行运算，得到第二特征图；3所述对所述第二特征图进行非线性变换，以模拟全局光照弥散效应，得到第四特征图； s-se-Block模块是在s-Block模块的基础上引入SE注意力机制，输入特征在送入主干卷积路径之前，同时送入SE模块，在提取通道感知权重后参与最终残差融合，以增强通道维度上的动态响应能力，SE注意力机制模拟浓雾环境中因雾粒浓度分布差异所导致的通道间显著性变化； 所述Gate-Block模块包括r门和a门，所述Gate-Block模块的输出为： 其中，Ginput为所述r门的输出，为激活函数，input为第四s-Block模块的输出，FC为全连接层；为所述a门的输出，AvgPool为平均池化运算，FFN为前向反馈网络，Output为所述Gate-Block模块的输出，*为逐元素乘法； r门为残差门控单元r-Gate，a门为增强门控单元a-Gate；残差门控单元r-Gate结构内嵌入有两个非线性层，第一个非线性层通过FC得到初始穿透控制量，第二个非线性层融合输入后得到特征图；增强门控单元a-Gate以残差门控单元r-Gate的输出为输入，增强门控单元a-Gate起到引导特征向全局雾感应区域集中补偿的作用；Gate-Block模块的输入特征input首先经过r-Gate结构，增强门控单元a-Gate以残差门控单元r-Gate的输出为输入。

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广州九速科技有限公司，其通讯地址为：510555 广东省广州市黄埔区中新广州知识城国际领军人才集聚区A1栋3楼；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。