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龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學申請的專利基于多尺度注意力耦合機制的小樣本交通異常圖像采集方法及系統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：CN114898158B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210569646.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于多尺度注意力耦合機制的小樣本交通異常圖像采集方法及系統是由郭春生;陳哲浩;應娜;陳華華設計研發完成，并于2022-05-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多尺度注意力耦合機制的小樣本交通異常圖像采集方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多尺度注意力耦合機制的小樣本交通異常圖像采集方法及系統，本發明方法包括步驟：S1.將早先布置的攝像頭中收集的交通異常情形圖像打上標簽作為有標簽數據集，并進一步劃分訓練集和測試集；S2.對樣本數據進行數據處理并構造情景任務，從訓練集中隨機采樣少量樣本作為支持集樣本和一定量同類樣本作為查詢樣本圖像；S3.利用骨干網絡對每個情景任務中的圖像進行特征提取，并獲取多尺度輸入特征；S4.將兩個不同層次注意力結合，形成特征多域層次結構；S5.將不同尺度度量結果加權聚合，根據最終的支持集和查詢集樣本間的度量分數實現影像分類；S6.利用損失函數進行端到端訓練；S7.進行測試保留最優訓練權重；S8.模型部署和圖像采集。

本發明授權基于多尺度注意力耦合機制的小樣本交通異常圖像采集方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度注意力耦合機制的小樣本交通異常圖像采集方法，其特征在于，包括步驟：S1.將攝像頭收集的交通異常情形圖像打上標簽作為有標簽數據集，并進一步劃分成訓練集和測試集；S2.對樣本數據進行數據處理并構造情景任務，從訓練集中隨機采樣樣本作為支持集樣本和同類樣本作為查詢樣本圖像；S3.利用骨干網絡對每個情景任務中的圖像進行特征提取，并獲取多尺度輸入特征；S4.將兩個不同層次注意力結合，形成特征多域層次結構；S5.將不同尺度度量結果加權聚合，根據最終的支持集和查詢集樣本間的度量分數實現圖像分類；S6.利用損失函數進行端到端訓練；S7.進行測試保留最優訓練權重；S8.將訓練好最優權重的模型部署到攝像頭，將攝像頭安置到新場景中，采集交通異常圖像進行數據標注作為支持集樣本，后續采集的待檢測圖像作為查詢集樣本即可實現異常圖像分類采集；步驟S4中，利用特征在多域注意力耦合模塊中將兩個不同層次的注意力結合：關注類間多樣性的多域注意力權重Wss和關注類內相關性的自注意力權重Wsa；多域的注意力權重由一個能學習參數的自適應空間重要性生成器Gs和sigmoid函數獲得，公式如下： 其中，θs為可學習參數，為每個域的掩模，σ為sigmoid函數；將原型特征通過權重為的線性映射層被轉換為查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣于是自注意力權重表示為： 兩個不同層次中注意力耦合過程表示為： 其中，表示元素乘積；多域注意力耦合模塊輸出特征表示為： 其中，||表示級聯操作，FFN表示前饋網絡；步驟S5中，利用多尺度度量模塊中的自適應權重生成器Gw獲取各個尺度度量結果的重要性權重： 其中，||表示級聯操作，θw為可學習參數；最終的度量結果表示為： 其中，d·,·表示度量函數；利用最近鄰居算法根據度量分數得到查詢樣本xj的標簽預測結果

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