发明专利 已授权

基于注意力机制和联邦学习的阴影检测方法、装置

📄 申请号:CN202211610719.8 📄 发布日:2026/06/22

著录项目信息

申请日
2022-12-14
公开号
CN115861650B
公开日
2026-02-03
申请人
安徽大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能监控, 遥感图像分析, 自动驾驶, 图像分割

摘要

本发明涉及计算机视觉技术领域,更具体的,涉及基于注意力机制和联邦学习的阴影检测方法、装置。本发明采用注意力特征融合,根据编码端和解码端深层特征图中的信息生成注意力地图,能够对编码端跳跃连接特征图中的信息是否有利于阴影检测这一目标进行判断,抑制无关特征、增强有效特征,避免重要信息丢失,生成更加精确的解码端特征,进而加强对图像中伪影的识别能力。发明在每轮训练完后进行联邦学习,通过平均同一轮训练的不同数据集模型参数的方法,间接地引入了其他数据集模型提取到的对应特征信息,有效提升模型对其他数据集的测试效果,增强模型的泛化能力,并且也使模型本身的测试效果得到一定的提升。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:57 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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