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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种透明物体检测方法、装置和设备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：CN120107597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510277661.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种透明物体检测方法、装置和设备是由钱学明;李晨鸣;刘成旭;赵国帅设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种透明物体检测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种透明物体检测方法、装置和设备，涉及透明物体检测技术领域。包括：通过残差网络模块提取语义特征；通过边界检测模块提取边界特征；通过融合层将语义特征和边界特征进行融合，获得语义‑边界融合特征；通过交叉注意力机制层分别将语义特征和边界特征映射为语义查询和边界查询，将语义‑边界融合特征映射为与语义查询对应的语义键和语义值、与边界查询对应的边界键和边界值，并基于所获得的查询、键和值，分别对语义特征和边界特征进行交叉注意力机制加权，获得加权语义特征和加权边界特征；通过解码模块对加权语义特征和加权边界特征进行解码，获得待检测图像中的透明物体。

本发明授权一种透明物体检测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种透明物体检测方法，其特征在于，包括： 构建神经网络，所述神经网络包括并行的残差网络模块和边界检测模块，与残差网络模块输出端和边界检测模块输出端同时连接的语义-边界协同进化模块，与语义-边界协同进化模块输出端连接的解码模块；其中，语义-边界协同进化模块包括依次连接的融合层和交叉注意力机制层； 采集包含透明物体的图像以构建数据集，使用数据集对神经网络进行训练，获得透明物体检测模型； 将包含透明物体的待检测图像输入到检测模型中，通过残差网络模块提取待检测图像中透明物体的语义特征；通过边界检测模块中的边缘检测算法提取待检测图像中透明物体的边界特征；通过语义-边界协同进化模块中的融合层将语义特征和边界特征进行融合，获得透明物体的语义-边界融合特征；通过语义-边界协同进化模块中的交叉注意力机制层分别将语义特征和边界特征映射为语义查询和边界查询，将语义-边界融合特征映射为与语义查询对应的语义键和语义值、与边界查询对应的边界键和边界值，并基于所获得的查询、键和值，分别对语义特征和边界特征进行交叉注意力机制加权，获得加权语义特征和加权边界特征；通过解码模块对加权语义特征和加权边界特征进行解码，获得待检测图像中的透明物体；所述分别将语义特征和边界特征映射为语义查询和边界查询，将语义-边界融合特征映射为与语义查询对应的语义键和语义值、与边界查询对应的边界键和边界值，具体包括： 将形状统一转变为C×H×W的语义特征、边界特征和语义-边界融合特征分别扁平化为2D语义特征、2D边界特征和2D语义-边界融合特征；其中，，，C为通道数； 通过预训练的语义映射矩阵分别对2D语义特征和2D语义-边界融合特征进行映射，获得语义查询、语义键和语义值： 其中，，，为映射矩阵预训练好的语义映射矩阵； 通过预训练的边界映射矩阵分别对2D边界特征和2D语义-边界融合特征进行映射，获得边界查询、边界键和边界值： 其中，，，为预训练好的边界映射矩阵。

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