安徽大學(xué)涂錚錚獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽大學(xué)申請的專利基于Transformer邊界感知的光學(xué)遙感圖像顯著目標(biāo)檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115049921B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210458900.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)基于Transformer邊界感知的光學(xué)遙感圖像顯著目標(biāo)檢測方法是由涂錚錚;陳燕雯;韓寒;王越;鄭海軍;謝星晨;伏傈豪設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本基于Transformer邊界感知的光學(xué)遙感圖像顯著目標(biāo)檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于Transformer邊界感知光學(xué)遙感圖像顯著性目標(biāo)檢測方法，本發(fā)明通過注意力機(jī)制引導(dǎo)淺層特征挖掘更多細(xì)節(jié)信息；通過基于Transformer全局上下文信息模塊來建模全局上下文信息，從全局角度推斷不同顯著目標(biāo)以及顯著目標(biāo)內(nèi)部的關(guān)系，有利于生成更加完整的顯著性圖；此外通過邊界感知解碼器，將各層特征和邊界特征進(jìn)行交互融合，在強(qiáng)調(diào)顯著區(qū)域的同時關(guān)注邊界信息，從而得到比其他先進(jìn)方法更高置信度的顯著圖。
本發(fā)明授權(quán)
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人安徽大學(xué)，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市經(jīng)開區(qū)九龍路111號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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1、本報告根據(jù)公開、合法渠道獲得相關(guān)數(shù)據(jù)和信息，力求客觀、公正，但并不保證數(shù)據(jù)的最終完整性和準(zhǔn)確性。
2、報告中的分析和結(jié)論僅反映本公司于發(fā)布本報告當(dāng)日的職業(yè)理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔(dān)任何法律責(zé)任的依據(jù)或者憑證。
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