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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于多尺度注意力耦合机制的小样本交通异常图像采集方法及系统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：CN114898158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210569646.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多尺度注意力耦合机制的小样本交通异常图像采集方法及系统是由郭春生;陈哲浩;应娜;陈华华设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度注意力耦合机制的小样本交通异常图像采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度注意力耦合机制的小样本交通异常图像采集方法及系统，本发明方法包括步骤：S1.将早先布置的摄像头中收集的交通异常情形图像打上标签作为有标签数据集，并进一步划分训练集和测试集；S2.对样本数据进行数据处理并构造情景任务，从训练集中随机采样少量样本作为支持集样本和一定量同类样本作为查询样本图像；S3.利用骨干网络对每个情景任务中的图像进行特征提取，并获取多尺度输入特征；S4.将两个不同层次注意力结合，形成特征多域层次结构；S5.将不同尺度度量结果加权聚合，根据最终的支持集和查询集样本间的度量分数实现影像分类；S6.利用损失函数进行端到端训练；S7.进行测试保留最优训练权重；S8.模型部署和图像采集。

本发明授权基于多尺度注意力耦合机制的小样本交通异常图像采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度注意力耦合机制的小样本交通异常图像采集方法，其特征在于，包括步骤：S1.将摄像头收集的交通异常情形图像打上标签作为有标签数据集，并进一步划分成训练集和测试集；S2.对样本数据进行数据处理并构造情景任务，从训练集中随机采样样本作为支持集样本和同类样本作为查询样本图像；S3.利用骨干网络对每个情景任务中的图像进行特征提取，并获取多尺度输入特征；S4.将两个不同层次注意力结合，形成特征多域层次结构；S5.将不同尺度度量结果加权聚合，根据最终的支持集和查询集样本间的度量分数实现图像分类；S6.利用损失函数进行端到端训练；S7.进行测试保留最优训练权重；S8.将训练好最优权重的模型部署到摄像头，将摄像头安置到新场景中，采集交通异常图像进行数据标注作为支持集样本，后续采集的待检测图像作为查询集样本即可实现异常图像分类采集；步骤S4中，利用特征在多域注意力耦合模块中将两个不同层次的注意力结合：关注类间多样性的多域注意力权重Wss和关注类内相关性的自注意力权重Wsa；多域的注意力权重由一个能学习参数的自适应空间重要性生成器Gs和sigmoid函数获得，公式如下： 其中，θs为可学习参数，为每个域的掩模，σ为sigmoid函数；将原型特征通过权重为的线性映射层被转换为查询矩阵、键矩阵和值矩阵于是自注意力权重表示为： 两个不同层次中注意力耦合过程表示为： 其中，表示元素乘积；多域注意力耦合模块输出特征表示为： 其中，||表示级联操作，FFN表示前馈网络；步骤S5中，利用多尺度度量模块中的自适应权重生成器Gw获取各个尺度度量结果的重要性权重： 其中，||表示级联操作，θw为可学习参数；最终的度量结果表示为： 其中，d·,·表示度量函数；利用最近邻居算法根据度量分数得到查询样本xj的标签预测结果

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