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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种面向图像全局建模的单次扫描Mamba特征提取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：CN121305108B 。

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：202511888733.8，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种面向图像全局建模的单次扫描Mamba特征提取方法及系统是由黄佩如;王廷宇;李娴静;赖申其;王鹤锦;陈泉;路荣丰;颜成钢设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向图像全局建模的单次扫描Mamba特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向图像全局建模的单次扫描Mamba特征提取方法及系统，包括：获取输入图像，通过卷积操作提取具有通道维度和空间维度的多通道特征图；对所述多通道特征图执行单次前向计算的状态空间建模，以建模通道间的全局依赖关系，其中，所述状态空间建模是通过将空间维度展平后的特征与基于状态空间模型参数构建的通道交互矩阵进行矩阵运算实现的；输出经全局依赖建模后的特征图，应用于下游视觉任务。本发明消除了多次空间扫描带来的冗余计算，简化了模型结构，在保证图像分类等下游任务性能的同时，显著降低了计算复杂度与推理延迟。

本发明授权一种面向图像全局建模的单次扫描Mamba特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向图像全局建模的单次扫描Mamba特征提取方法，其特征在于，包括： 获取输入图像，通过卷积操作提取具有通道维度和空间维度的多通道特征图； 对所述多通道特征图执行单次前向计算的状态空间建模，以建模通道间的全局依赖关系，其中，所述状态空间建模是通过将空间维度展平后的特征与基于状态空间模型参数构建的通道交互矩阵进行矩阵运算实现的； 输出经全局依赖建模后的特征图，应用于下游视觉任务； 所述状态空间建模的具体流程包括： 对所述多通道特征图进行层归一化处理后，依次通过1×1卷积和分组卷积运算，生成输入投影矩阵、输出投影矩阵及离散化时间步长参数，所述状态空间模型还包括可学习的自回归权重矩阵； 将所述离散化时间步长参数与自回归权重矩阵相加后，通过归一化函数处理得到离散化状态矩阵，再将离散化状态矩阵与输入投影矩阵进行逐元素相乘，得到通道交互矩阵； 先将空间维度展平后的特征与所述通道交互矩阵的转置进行矩阵相乘，得到中间特征；再将所述中间特征与输出投影矩阵进行矩阵相乘，生成展平的全局特征序列； 将所述全局特征序列重塑恢复至原始空间维度后，通过卷积进行特征变换，再与所述多通道特征图进行残差连接，并结合路径丢弃正则化处理，得到经全局依赖建模后的特征图。

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