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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于特征融合和沙漏网络的热图预测方法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：CN114998697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210618197.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于特征融合和沙漏网络的热图预测方法是由达飞鹏;张开宜设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合和沙漏网络的热图预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合和沙漏网络的热图预测方法，该方法中包括：基于空间注意力的热图融合模块、加强语义联系的多特征融合沙漏网络。主要步骤是：1选择公开图像数据集并进行预处理，预处理包括调整大小和特征扩张；2利用沙漏网络得到输入图像的预测热图和特征图；3利用热图融合模块引入空间注意力特性，提高预测热图的空间指导能力；4提出多特征聚合沙漏网络以融合后的热图和特征图作为输入，聚合不同层次的语义信息，输出更精确的预测热图。本发明能够更充分利用热图中的空间信息，统合不同层次特征间的关联，实现高精度的预测热图的获取。

本发明授权一种基于特征融合和沙漏网络的热图预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合和沙漏网络的热图预测方法，包括以下步骤：S1.选择公开图像数据集作为输入图像，再对输入图像进行预处理，利用最大池化和残差模块缩小输入图像的宽高并扩张通道特征，得到输入特征；S2.根据步骤S1中得到的输入特征，使用沙漏网络和卷积层对输入特征进行特征提取，得到预测热图和特征图；S3.利用热图融合模块拼接步骤S2中得到的预测热图与步骤S1中得到的输入特征，得到融合热图，将融合热图与步骤S1中得到的输入特征和步骤S2中得到的特征图相加到一起，作为S3的输出；S4.使用沙漏网络和卷积层对S3的输出进行特征提取，得到新的预测热图和新的特征图，再利用热图融合模块拼接新的预测热图与步骤S1中得到的输入特征，得到新的融合热图，将新的融合热图与步骤S1中得到的输入特征和新的特征图连接到一起，作为S4的输出；S5.将步骤S1中得到的输入特征和步骤S4中得到预测热图与特征图相加到一起，输入多特征聚合沙漏网络，得到最终的预测热图；S6.设置损失函数并训练网络得到映射模型；步骤S5具体包括以下步骤：5.1：设计多特征聚合模块多特征聚合模块由三个拼接操作和一个残差模块构成；多特征融合沙漏网络由多个沙漏网络构成，多特征聚合模块聚合前一级沙漏网络的三个不同层次的特征，包括输入特征、特征图和热图，作为下一级沙漏网络的输入，计算公式为： 其中，fin、ffm、fhm是输入特征、特征图与热图，表示特征拼接，R表示残差模块；5.2：设计热图聚合模块热图聚合模块，热图聚合模块用以平衡多特征融合沙漏网络内的多个沙漏网络的预测倾向，聚合不同的预测热图得到平均的预测热图；公式如下： 其中，ρt表示多特征聚合沙漏网络里不同的中间预测热图，ρfusion是输出的最终热图。

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