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龙图腾网恭喜中国刑事警察学院申请的专利基于注意力机制的多场景视频图像纹理特征提取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：CN119494969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510045127.3，技术领域涉及：G06V10/54；该发明授权基于注意力机制的多场景视频图像纹理特征提取方法是由何芳州设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的多场景视频图像纹理特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于注意力机制的多场景视频图像纹理特征提取方法，该方法包括：获取局部图像；确定每一个像素点的全局对比度；通过高斯滤波器构建局部图像的多个尺度的高斯滤波图像，确定每个像素点的环形邻域半径；确定任意一个像素点的正负二值模式值以及幅度二值模式值；根据每个尺度的高斯滤波图像中的每个像素点的全局对比度、正负二值模式值以及幅度二值模式值，确定局部图像的新的纹理特征向量；将新的纹理特征向量输入至基于注意力机制的神经网络模型，通过神经网络模型识别局部图像中的目标。本发明提高了纹理分类的准确率，进而提高了图像中纹理特征的提取精度。

本发明授权基于注意力机制的多场景视频图像纹理特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的多场景视频图像纹理特征提取方法，其特征在于，所述基于注意力机制的多场景视频图像纹理特征提取方法包括：从目标区域的监控视频画面中获取需要进行目标识别的局部图像；根据所述局部图像中每一个像素点的灰度值，确定每一个所述像素点的全局对比度；通过高斯滤波器构建所述局部图像的多个尺度的高斯滤波图像，以所述高斯滤波图像中每个像素点作为中心像素，确定每个像素点的环形邻域半径；选取所述环形邻域半径对应的范围内的每个像素点与所述环形邻域半径对应的范围内的中心像素点的灰度值差异幅度最大的点的方向为主导方向，确定任意一个像素点的正负二值模式值以及幅度二值模式值；根据每个尺度的高斯滤波图像中的每个像素点的全局对比度、正负二值模式值以及幅度二值模式值，确定所述局部图像的新的纹理特征向量；将所述新的纹理特征向量输入至基于注意力机制的神经网络模型，通过所述神经网络模型识别所述局部图像中的目标；所述确定每一个所述像素点的全局对比度包括：根据所述局部图像中每一个像素点的灰度值确定每一个所述像素点的对比邻域半径；根据每一个所述像素点的灰度值以及每一个所述像素点对应的对比邻域半径对应范围内的所有像素点的灰度值，确定每一个所述像素点的全局对比度；所述根据所述局部图像中每一个像素点的灰度值确定每一个所述像素点的对比邻域半径包括：根据所述局部图像的同一列中相邻像素点的灰度值确定所述局部图像中每一列的光线强度衰减率；确定所有列的光线强度衰减率的均值为所述局部图像的竖直方向衰减率，确定所述局部图像的水平方向衰减率为预设数值；根据同一列中当前行的上一行的像素点的灰度值以及所述竖直方向衰减率确定所述当前行中的像素点的预测灰度值；根据每个像素点的灰度值和预测灰度值确定每个像素点的灰度差异；确定每个像素点的邻域范围，以及确定邻域范围内所有像素点的灰度差异的第一均值；根据每个像素点的灰度差异以及每个像素点的邻域范围的第一均值确定每个所述像素点的纹理变化程度；根据所述纹理变化程度对各个像素点进行分类，得到多个纹理分类；利用同一个纹理分类中任意一个像素点与同一个纹理分类中其他像素点之间的距离确定所述像素点所处纹理的核心程度；根据预设对比邻域半径以及所述像素点所处纹理的核心程度确定所述像素点的对比邻域半径。

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