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龍圖騰網獲悉安徽大學申請的專利一種融合梯度圖的鏤空目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116385766B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310173316.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種融合梯度圖的鏤空目標檢測方法是由王福田;陳菲兒;湯進設計研發完成，并于2023-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合梯度圖的鏤空目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種融合梯度圖的鏤空目標檢測方法，制作鏤空物體數據集，對原圖處理獲得梯度圖；將原圖和梯度圖同時送入兩個目標檢測網絡得到原圖特征和對應梯度圖特征；將原圖特征和梯度圖特征通過輕量級梯度注意力模塊進行融合，將得融合特征繼續進行網絡前向傳播最終得到目標的邊界框信息和類別信息；不斷迭代獲得最優目標檢測模型；將待識別的圖像輸入至最優目標檢測模型，計算輸出置信度大于閾值的分類結果作為待檢測圖像的識別結果。本發明通過梯度注意力模塊使用梯度信息來增強原圖中的鏤空物體特征，使網絡能夠學習到更有意義的特征。同時，本發明可以很容易地被推廣到各種檢測框架中，從而使幾乎所有鏤空目標的檢測都得到改善。

本發明授權一種融合梯度圖的鏤空目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種融合梯度圖的鏤空目標檢測方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1、制作鏤空物體數據集 采集包含有相應鏤空目標的圖像以組成鏤空物體數據集，采用標注工具對采集的所有圖像中需檢測的目標進行邊界框和類別信息的標注，并生成與圖像同名的相應標簽文件； 步驟2、對鏤空物體數據集中未經標注的原圖進行處理，獲得對應梯度圖； 步驟3、將原圖和對應梯度圖同時送入兩個結構相同的目標檢測網絡，通過該目標檢測網絡中骨干網絡的前幾個階段來提取特征，進而分別得到原圖特征和對應梯度圖特征； 步驟4、將步驟3所得原圖特征和梯度圖特征通過輕量級梯度注意力模塊進行融合，得到融合特征；輕量級梯度注意力模塊首先對梯度圖特征進行卷積運算，卷積的輸出通道數與輸入相同；然后，將所得卷積輸出的特征圖送入sigmoid函數，同時，將原圖特征和梯度圖像特征相乘的結果進行卷積操作，再通過歸一化層和非線性激活層并對輸出結果進行殘差連接；最后將殘差連接的結果、原圖特征和sigmoid函數的結果相乘來完成原圖和梯度圖的特征融合； 步驟5、將步驟4所得融合特征繼續送入步驟3中目標檢測網絡的后續結構，實現網絡前向傳播最終得到目標的邊界框信息和類別信息；接著，設置置信度閾值進行非極大值抑制，將置信度高于閾值的邊界框的并集作為最終預測的結果；最后，通過損失函數計算預測的邊界框與標注的邊界框真值之間的誤差，將誤差進行反向傳播來更新網絡參數； 重復上述步驟不斷迭代使得損失函數不斷減小達到穩定，獲得最優的網絡參數，得到最優目標檢測模型； 步驟6、將待識別的圖像輸入至步驟5中訓練所得最優目標檢測模型，計算輸出置信度大于閾值的分類結果作為待檢測圖像的識別結果。

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