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龙图腾网获悉阿波罗智联(北京)科技有限公司申请的专利图像特征融合及模型训练方法、装置、设备以及存储介质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：CN115482443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211067385.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权图像特征融合及模型训练方法、装置、设备以及存储介质是由夏春龙设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像特征融合及模型训练方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像特征融合及模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等领域。具体实现方案为：获取不同感受野的图像特征；利用不同感受野的图像特征中的底层图像特征，对不同感受野的图像特征中的高层图像特征进行通道信息增强，得到通道信息增强后的增强高层特征；其中，高层图像特征的感受野大于底层图像特征的感受野；利用不同感受野的图像特征中的高层图像特征，对不同感受野的图像特征中的底层图像特征进行空间信息增强，得到空间信息增强后的增强底层特征；将增强高层特征和增强底层特征进行融合，得到融合后特征。本公开能够更好地进行图像特征融合，提高图像特征的准确性。

本发明授权图像特征融合及模型训练方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像特征融合方法，包括： 获取不同感受野的图像特征； 利用所述不同感受野的图像特征中的底层图像特征，对所述不同感受野的图像特征中的高层图像特征进行通道信息增强，得到通道信息增强后的增强高层特征；其中，所述高层图像特征的感受野大于所述底层图像特征的感受野； 利用所述不同感受野的图像特征中的高层图像特征，对所述不同感受野的图像特征中的底层图像特征进行空间信息增强，得到空间信息增强后的增强底层特征； 将所述增强高层特征和增强底层特征进行融合，得到融合后特征； 其中，所述利用所述不同感受野的图像特征中的底层图像特征，对所述不同感受野的图像特征中的高层图像特征进行通道信息增强，包括： 利用用于图像特征融合的模型中的通道注意力网络的全局池化层对所述底层图像特征进行全局池化操作； 利用所述通道注意力网络的第一感知层基于全局池化操作后的结果，通过全连接操作，得到与所述高层图像特征的通道维度一致的列向量； 利用所述通道注意力网络的第一归一化层对与所述高层图像特征的通道维度一致的列向量进行归一化操作，得到第一归一化后的列向量，所述第一归一化后的列向量中的值表示通道重要度系数； 所述利用所述不同感受野的图像特征中的高层图像特征，对所述不同感受野的图像特征中的底层图像特征进行空间信息增强，包括： 利用所述用于图像特征融合的模型中的空间注意力网络的第二感知层对所述高层图像特征进行全连接操作，得到与所述底层图像特征的空间维度一致的列向量； 利用所述空间注意力网络的第二归一化层对所述与所述底层图像特征的空间维度一致的列向量进行归一化操作，得到第二归一化后的列向量，所述第二归一化后的列向量中的值表示空间重要度系数。

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