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龍圖騰網(wǎng)恭喜東南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于特征融合和沙漏網(wǎng)絡(luò)的熱圖預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114998697B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210618197.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)一種基于特征融合和沙漏網(wǎng)絡(luò)的熱圖預(yù)測(cè)方法是由達(dá)飛鵬;張開宜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于特征融合和沙漏網(wǎng)絡(luò)的熱圖預(yù)測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于特征融合和沙漏網(wǎng)絡(luò)的熱圖預(yù)測(cè)方法，該方法中包括：基于空間注意力的熱圖融合模塊、加強(qiáng)語義聯(lián)系的多特征融合沙漏網(wǎng)絡(luò)。主要步驟是：1選擇公開圖像數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括調(diào)整大小和特征擴(kuò)張；2利用沙漏網(wǎng)絡(luò)得到輸入圖像的預(yù)測(cè)熱圖和特征圖；3利用熱圖融合模塊引入空間注意力特性，提高預(yù)測(cè)熱圖的空間指導(dǎo)能力；4提出多特征聚合沙漏網(wǎng)絡(luò)以融合后的熱圖和特征圖作為輸入，聚合不同層次的語義信息，輸出更精確的預(yù)測(cè)熱圖。本發(fā)明能夠更充分利用熱圖中的空間信息，統(tǒng)合不同層次特征間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)熱圖的獲取。

本發(fā)明授權(quán)一種基于特征融合和沙漏網(wǎng)絡(luò)的熱圖預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于特征融合和沙漏網(wǎng)絡(luò)的熱圖預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：S1.選擇公開圖像數(shù)據(jù)集作為輸入圖像，再對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，利用最大池化和殘差模塊縮小輸入圖像的寬高并擴(kuò)張通道特征，得到輸入特征；S2.根據(jù)步驟S1中得到的輸入特征，使用沙漏網(wǎng)絡(luò)和卷積層對(duì)輸入特征進(jìn)行特征提取，得到預(yù)測(cè)熱圖和特征圖；S3.利用熱圖融合模塊拼接步驟S2中得到的預(yù)測(cè)熱圖與步驟S1中得到的輸入特征，得到融合熱圖，將融合熱圖與步驟S1中得到的輸入特征和步驟S2中得到的特征圖相加到一起，作為S3的輸出；S4.使用沙漏網(wǎng)絡(luò)和卷積層對(duì)S3的輸出進(jìn)行特征提取，得到新的預(yù)測(cè)熱圖和新的特征圖，再利用熱圖融合模塊拼接新的預(yù)測(cè)熱圖與步驟S1中得到的輸入特征，得到新的融合熱圖，將新的融合熱圖與步驟S1中得到的輸入特征和新的特征圖連接到一起，作為S4的輸出；S5.將步驟S1中得到的輸入特征和步驟S4中得到預(yù)測(cè)熱圖與特征圖相加到一起，輸入多特征聚合沙漏網(wǎng)絡(luò)，得到最終的預(yù)測(cè)熱圖；S6.設(shè)置損失函數(shù)并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)得到映射模型；步驟S5具體包括以下步驟：5.1：設(shè)計(jì)多特征聚合模塊多特征聚合模塊由三個(gè)拼接操作和一個(gè)殘差模塊構(gòu)成；多特征融合沙漏網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)沙漏網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，多特征聚合模塊聚合前一級(jí)沙漏網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)不同層次的特征，包括輸入特征、特征圖和熱圖，作為下一級(jí)沙漏網(wǎng)絡(luò)的輸入，計(jì)算公式為： 其中，fin、ffm、fhm是輸入特征、特征圖與熱圖，表示特征拼接，R表示殘差模塊；5.2：設(shè)計(jì)熱圖聚合模塊熱圖聚合模塊，熱圖聚合模塊用以平衡多特征融合沙漏網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的多個(gè)沙漏網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)傾向，聚合不同的預(yù)測(cè)熱圖得到平均的預(yù)測(cè)熱圖；公式如下： 其中，ρt表示多特征聚合沙漏網(wǎng)絡(luò)里不同的中間預(yù)測(cè)熱圖，ρfusion是輸出的最終熱圖。

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