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龙图腾网恭喜中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于三元级联感知的伪装目标框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：CN114913337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210684555.7，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于三元级联感知的伪装目标框检测方法是由蔡伟;蒋昕昊;杨志勇;姜波;李敏;王鑫设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三元级联感知的伪装目标框检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三元级联感知的伪装目标框检测方法，结合伪装目标的特性构建级联感知网络。输入至输出分别包括特征提取模块、三元级联感知模块和检测输出头。特征提取模块通过级联使用特征提取器和特征金字塔网络获取多尺度特征；三元级联感知模块包含特征感知模块、关键点感知模块和区域感知模块；检测输出头在训练时通过更新联合损失函数进行反向传播，在检测时将特征图编码输出为目标类别、目标框信息和目标置信度。本发明针对性设计的级联感知网络通过学习特征间的关系信息、关键点位置信息和关键区域多尺度信息，进一步提升了伪装目标的精准检测和定位能力，具有较高的检测准确性和可靠性。

本发明授权一种基于三元级联感知的伪装目标框检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三元级联感知的伪装目标框检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：针对伪装目标特性构建三元级联感知模块TCPMTernaryCascadePerceptionModule；所述三元级联感知模块TCPM基于伪装目标特性构建，具体包括特征感知模块FPMFeatruePerceptionModule、关键点感知模块RPMKey-pointPerceptionModule,KPM和区域感知模块RegionPerceptionModule，特征感知模块通过图卷积网络GCNGraphConvolutionNetwork获取特征间的相对关系信息，关键点感知模块通过不同维度的平均池化APAveragePooling获取关键点的位置信息，区域感知模块通过融和不同尺度的扩张卷积DConvDilatedConvolution增大感受野以获取更多的区域多尺度信息，三个感知模块通过级联的方式嵌入到主干网络当中；步骤2：结合步骤1，设计伪装目标级联感知网络CPNetCascadePerceptionNetwork；所述伪装目标级联感知网络CPNet围绕三元级联感知模块TCPM进行设计，依次级联特征提取主干Backbone、特征金字塔FPNFeaturePyramidNetworks,、三元级联感知模块以及输出检测头，特征提取主干Backbone在后四个阶段使用STSwinTransformer特征提取模块，分别将输入图像下采样至原始尺寸的14、18、116、132，而后将四组特征图输入至特征感知模块FPN当中进行特征融合，设高层特征为低层特征为则经过特征金字塔FPN处理后，BR低层特征处理为 其中，Conv·，K＝1表示卷积核大小为1的卷积层，Conv·，K＝3表示卷积核大小为3的卷积层，UP·，2X表示放大系数为2的上采样层，而主干最高层的特征的处理方式为经过特征金字塔融合特征后，输出是四个三维张量基于此，将四个不同尺度的特征图通过卷积层调整尺寸为而后将其在通道维度进行叠加，调整四个三维张量为一个三维张量继而输入三元级联感知模块TCPM中进行重要信息感知，最后检测输出头输出目标类别、目标框信息和目标置信度，步骤3：构建联合损失函数，对级联感知网络进行模型参数训练和检测准确度验证。

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