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龙图腾网获悉深圳市优必选科技股份有限公司申请的专利特征图处理方法、图像识别方法及相关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：CN117152454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311064713.X，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权特征图处理方法、图像识别方法及相关装置是由王侃;董培;庞建新;谭欢设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征图处理方法、图像识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种特征图处理方法、图像识别方法及相关装置，涉及图像处理技术领域。本申请在获取到待识别图像的全局特征图后，通过调用目标通道注意力模型提取全局特征图的低阶图像信息和高阶图像信息进行深度学习，得到与低阶图像信息对应的低阶通道注意力向量，以及与高阶图像信息对应的高阶通道注意力向量，而后根据低阶通道注意力向量与高阶通道注意力向量，对该待识别图像的全局特征图进行注意力向量融合加权处理，得到待识别图像的期望特征图，从而在视觉识别过程中引入通道注意力机制融合待识别图像的低阶图像信息和高阶图像信息进行图像特征提取，以提升待识别图像被提取出的图像特征质量。

本发明授权特征图处理方法、图像识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种特征图处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别图像的全局特征图； 调用目标通道注意力模型提取所述全局特征图的低阶图像信息和高阶图像信息进行深度学习，得到与所述低阶图像信息对应的低阶通道注意力向量，以及与所述高阶图像信息对应的高阶通道注意力向量； 根据所述低阶通道注意力向量与所述高阶通道注意力向量，对所述全局特征图进行注意力向量融合加权处理，得到待识别图像的期望特征图； 其中，所述目标通道注意力模型包括高阶信息学习分支模型，所述高阶信息学习分支模型包括依次连接的特征图展开模块、相似度矩阵构建模块及注意力向量提取模块，以提取所述全局特征图的二阶图像信息作为高阶图像信息进行深度学习；此时，驱动所述高阶信息学习分支模型提取输入的所述全局特征图的二阶图像信息进行学习，得到所述高阶通道注意力向量的步骤，包括： 调用所述特征图展开模块沿通道维度方向对所述全局特征图进行特征图展开处理，得到所述全局特征图在通道维度层面对应的二维特征矩阵，其中所述二维特征矩阵的每行矩阵向量用于表示所述全局特征图在对应通道处的图像特征； 调用所述相似度矩阵构建模块计算所述二维特征矩阵的各行矩阵向量之间的向量相似度，并基于计算出的所有向量相似度进行矩阵构建，得到所述全局特征图在通道维度层面的特征相似度矩阵； 调用所述注意力向量提取模块对所述特征相似度矩阵的各列矩阵向量分别进行元素均值运算，得到由各列矩阵向量的实际元素均值组成的所述高阶通道注意力向量。

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深圳市优必选科技股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道长源社区学苑大道1001号南山智园C1栋2201；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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