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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;中国电力科学研究院有限公司申请的专利基于注意力机制蒸馏的解压缩图像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：CN115731447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211420783.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于注意力机制蒸馏的解压缩图像目标检测方法及系统是由廖飞龙;刘冰倩;林爽;翁宇游;莫文昊;安康;辛宇晨;郑州;黄建业;杨彦;李扬笛;武欣欣设计研发完成，并于2022-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制蒸馏的解压缩图像目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于注意力机制蒸馏的解压缩图像目标检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取高质量图像数据集，并将高质量图像数据集通过压缩解压获取对应的解压缩低质量图像数据集;步骤S2:构建目标检测教师网络和目标检测学生网络；步骤S3:基于高质量图像数据集对目标检测教师网络进行训练；步骤S4:基于训练后的目标检测教师网络，加入基于注意力的蒸馏损失训练目标检测学生网络；步骤S5:基于训练后的学生网络对解压缩后的图像进行目标检测。本发明实现从解压缩图像中提取更高质量的图像特征，有效提升了低质量图像的目标检测性能。

本发明授权基于注意力机制蒸馏的解压缩图像目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制蒸馏的解压缩图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:获取高质量图像数据集，并将高质量图像数据集通过压缩解压获取对应的解压缩低质量图像数据集； 步骤S2:构建目标检测教师网络和目标检测学生网络； 步骤S3:基于高质量图像数据集对目标检测教师网络进行训练； 步骤S4:基于训练后的目标检测教师网络，加入基于注意力的蒸馏损失训练目标检测学生网络； 步骤S5:基于训练后的学生网络对低质量图像进行目标检测； 所述步骤S4具体为： 将高质量图像数据集作为训练后的目标检测教师网络的输入，对应的解压缩低质量图像数据集作为目标检测学生网络的输入，固定目标检测教师网络的参数后，将目标检测教师网络提取的高质量特征zt和目标检测学生网络提取的低质量特征zs计算蒸馏损失Ldis，所述蒸馏损失表示为： 其中，zt表示从高质量图像x中提取的高质量特征，zs表示从解压缩图像提取的退化特征；ω表示尺寸为1×C×H×w的注意图，后一项是由于稀疏性而产生的正则化项；并设置Rω＝||ω||1；d表示特征空间中的某个距离或散度度量；在蒸馏损失的基础上加上目标检测网络自身的检测损失对学生网络进行训练； 基于知识蒸馏技术促使解压缩图像退化特征接近高质量图像特征表达为如下式子： 其中，θs表示学生网络的参数，t和s分别表示教师网络和学生网络，f表示参数为θ的主干网络，zt＝ftx；θt表示从高质量图像x中提取的高质量特征，表示从解压缩图像提取的退化特征； 检测损失Ldet分为三个部分组成： 其中各式子中的λ表示三个部分不同的权重大小；S2表示检测网络输出的特征图大小；B表示每个格子分配的检测框数量；表示当下标为i，j的检测框中有物体时候为1，其余为0；pic为物体为c类物体的概率大小； 检测损失表示为： Ldet＝Lbox+Lcls+Lobj 则最终训练学生网络的损失为： L＝Ldet+λ·Ldis。

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