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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种基于Transformer和融合注意力机制的目标检测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：CN115908772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211475396.6，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种基于Transformer和融合注意力机制的目标检测方法及系统是由赵志刚;张兆虔;耿丽婷;霍吉东;李传涛;王春晓;张俭;李响设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer和融合注意力机制的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于Transformer和融合注意力机制的目标检测方法，包括：获取待检测图像进行预处理；将预处理后的待检测图像输入至训练好的目标检测模型中，输出检测结果；其中，所述目标检测模型包括SwinTransformer模块、注意力融合模块和检测模块，所述SwinTransformer模块用于提取待检测图像的全局特征，所述注意力融合模块用于局部特征提取，并将全局特征和局部特征采用跨层级联的方式进行融合，所述检测模块用于根据融合后的特征输出检测结果。融合局部感受野与Transformer的全局信息，以进一步提升局部特征与全局信息融合的能力，增强低信噪比目标的检测效果。

本发明授权一种基于Transformer和融合注意力机制的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer和融合注意力机制的目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像进行预处理； 将预处理后的待检测图像输入至训练好的目标检测模型中，输出检测结果； 其中，所述目标检测模型包括SwinTransformer模块、注意力融合模块和检测模块，所述SwinTransformer模块用于提取待检测图像的全局特征，所述注意力融合模块用于局部特征提取，并将全局特征和局部特征采用跨层级联的方式进行融合，所述检测模块用于根据融合后的特征输出检测结果；所述SwinTransformer模块包括依次顺序连接的layer1层、layer2层、layer3层、layer4层； 1×1的卷积层分别对layer1层的输出特征图、layer2层的输出特征图以及layer4层的输出特征图进行维度变换分别得到第一特征图、第二特征图、第三特征图； 分别将layer1层的linearembedding层的输出特征图与第一特征图、layer4层的PatchMerging层的输出特征图和layer4层的输出的第三特征图作为所述注意力融合模块的输入进行特征融合后输出第四特征图和第五特征图； 所述注意力融合模块包括最大池化层和平均池化层，将注意力融合模块的两个输入融合相加后分别输入至两个分支最大池化层、平均池化层；将两个分支的输出结果输入至SharedMLP层，所述SharedMLP层将两个分支输出结果的像素点位置元素相加，得到特征融合信息；将所述特征融合信息输入至Global_MLP层进行不同层的融合； 其中，所述Global_MLP层包括三个分支，第一分支包括顺序连接的全局池化层、全连接层、GELU激活函数、全连接层和Sigmoid激活函数； 第二分支将所述第一分支的输出与SharedMLP层的输出点乘进行信息融合，然后与第三分支的的输出融合相加； 第三分支包括依次顺序连接的全局池化层、1×1卷积和BN层、ReLU、1×1卷积和BN层。

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