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龙图腾网恭喜石河子大学;中电投新疆能源化工集团吐鲁番有限公司申请的专利一种基于空间注意、通道注意的目标检测方法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：CN114882237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210376564.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于空间注意、通道注意的目标检测方法是由鲁敏;潘志恒;许刘超;潘奎设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间注意、通道注意的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于空间注意、通道注意的目标检测方法，通过采集并获取检测图像，检测图像为红外图像；根据目标特征图训练生成卷积神经网络CNN，并对红外图像执行目标检测；卷积神经网络CNN中，相对浅层生成的特征图通过切片拼接操作与深层生成的特征图进行拼接；沿通道维度将特征图划分为G组；采用多尺度的平均池化方法分别获取全局和局部统计特征，并执行空间增强操作；卷积神经网络CNN中的多个池化层，对应生成其对应的权重；对不同池化层所在的不同通道的关注度执行增强或抑制，生成目标特征图。通过在不同的高阶语义下突出多个感兴趣的目标，并抑制背景噪声，利用多个不同的池化层来选择性地增强或抑制特定的通道，使注意力资源分配更加合理。

本发明授权一种基于空间注意、通道注意的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间注意、通道注意的目标检测方法，其特征在于，包括：采集并获取检测图像，所述检测图像为红外图像；根据目标特征图训练生成卷积神经网络CNN，根据所述卷积神经网络CNN对所述红外图像执行目标检测；其中，所述卷积神经网络CNN中，相对浅层生成的特征图通过切片拼接操作与深层生成的特征图进行拼接；沿着通道维度将所述特征图划分为G组；采用多尺度的平均池化方法分别获取全局和局部统计特征，并执行空间增强操作；所述卷积神经网络CNN中的多个池化层，对应生成其对应的权重；对不同池化层所在的不同通道的关注度执行增强或抑制，以生成所述目标特征图；所述空间增强操作包括：通过全局平均函数和局部平均函数获得全局和局部统计特征，特征学习表示的语义向量进行近似为： 其中，k是池化区域大小，s＝k-12，xij∈RCG；x是像素点的值，ij是像素点坐标；C表示通道数，G为沿着通道维度将所述特征图划分为的组数；RCG为分组后的特征图像；然后，对每个特征进行点积操作，用来衡量语义特征g与局部特征x之间的相似度ci：cij＝gij·xij对c在空间上执行归一化操作： 其中，m＝H×W，为数值稳定性添加的常数，H为特征图像高度，W为特征图像宽度；∈为了保证在网络中插入归一化来表示恒等变换，对每个系数引入缩放参数γ、移位参数β，对归一化结果进行缩放和移位： 最后，利用sigmoid函数生成的重要系数对原始特征进行空间缩放，得到增强后的特征 其中，σ为sigmoid函数；所有增强后的特征图构成所述空间增强操作的输出。

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