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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于动态多尺度空间块的视觉分类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：CN121600330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610116048.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于动态多尺度空间块的视觉分类方法及系统是由林泽燕;罗琦瀚;邹东鹏;朱道恒;肖秀春设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态多尺度空间块的视觉分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于动态多尺度空间块的视觉分类方法及系统；方法包括：获取待分类图像以及训练好的动态多尺度空间块视觉分类网络；将所述待分类图像输入所述动态多尺度空间块视觉分类网络，通过所述主干网络对所述待分类图像进行特征提取得到初始特征图，通过所述动态多尺度空间模块对所述初始特征图进行处理得到增强特征图；将所述增强特征图输入所述分类头，输出视觉分类结果；本发明有效提升了海滩状态识别等复杂场景的精度与鲁棒性，适用于边缘计算和实时监测。

本发明授权基于动态多尺度空间块的视觉分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态多尺度空间块的视觉分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待分类图像以及训练好的动态多尺度空间块视觉分类网络；其中，所述动态多尺度空间块视觉分类网络包含主干网络、动态多尺度空间模块和分类头； 将所述待分类图像输入所述动态多尺度空间块视觉分类网络，通过所述主干网络对所述待分类图像进行特征提取得到初始特征图，通过所述动态多尺度空间模块对所述初始特征图进行处理得到增强特征图；其中，所述动态多尺度空间模块包括动态Tanh注意力模块和多功能特征增强模块，所述动态Tanh注意力模块对所述初始特征图进行动态非线性预处理得到中间特征图，所述多功能特征增强模块对所述中间特征图进行特征增强得到所述增强特征图； 将所述增强特征图输入所述分类头，输出视觉分类结果； 所述多功能特征增强模块对所述中间特征图进行特征增强得到所述增强特征图，包括： 将所述中间特征图输入温度缩放空间注意力模块进行全局上下文信息聚合与调制，得到全局调制特征图； 将所述全局调制特征图输入多尺度视觉适配器模块进行多尺度局部空间特征提取，得到多尺度增强特征图； 将所述多尺度增强特征图和初始特征图输入空间-通道增强前馈网络模块进行空间-通道深度融合，得到所述增强特征图； 所述多功能特征增强模块包括温度缩放空间注意力模块，所述将所述中间特征图输入温度缩放空间注意力模块进行全局上下文信息聚合与调制，得到全局调制特征图，包括： 将所述中间特征图通过线性变换投影为查询矩阵、键矩阵和值矩阵； 计算所述键矩阵中每个特征向量的L2范数平方值，将所述L2范数平方值与可学习温度参数相乘后输入Softmax函数，生成位置重要性权重； 将所述位置重要性权重与所述值矩阵的平方进行加权聚合，得到全局上下文特征； 通过倒数非线性变换计算每个特征向量与所述全局上下文特征的差异，得到注意力权重； 将所述注意力权重与所述查询矩阵和所述位置重要性权重的乘积相乘，得到所述全局调制特征图。

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