根据《中国地质大学(武汉)科技成果转化管理办法(修订)》(地大校办发〔2022〕16号)相关规定，现将国家发明专利“一种基于视觉显著性的实例人体解析方法”等2件专利转让情况进行公示。具体情况如下：

1.专利名称：一种基于视觉显著性的实例人体解析方法

专利号：ZL202010148744.3

成果完成人：汪敏,魏龙生,罗大鹏

简介：本发明公开了一种基于视觉显著性的实例人体解析方法，包含步骤：利用显著性检测算法将输入图片中的显著性区域检测出来，从而获取显著性图；将显著性图和输入图片相加得到人体被高亮的视觉增强图；接下来将视觉增强图作为网络输入，经过公共特征提取网络获取同时适用于语义分割和边缘检测的公用特征，在公共特征提取网络的第3、4、5层卷积层后分别引入侧输出层，将融合后的侧输出特征图送入人体语义分割单元中，得到人体语义分割结果图；在公共特征提取网络的第3、4、5层卷积层后分别引入侧输出层，将融合后的侧输出特征图分别送入人体边缘检测单元，得到人体边缘检测结果图；通过融合单元将人体语义分割结果图和人体边缘检测进行融合，从而得到最后的人体解析结果。

2.专利名称：基于注意力机制的深度森林高光谱图像分类方法和系统

专利号：ZL202010789788.4

成果完成人：汪敏,魏龙生,罗大鹏,尹旭

简介：本发明涉及基于注意力机制的深度森林高光谱图像分类方法和系统，包括以下步骤：将原始的高光谱图像数据集作为训练集，将训练集进行降维操作，生成低维数据集，在低维数据集中提取光谱向量数组；将光谱向量数组输入基于注意力机制的深度森林模型进行训练，生成训练好的基于注意力机制的深度森林模型；将待分类原始的高光谱图像数据集经降维后输入训练好的基于注意力机制的深度森林模型，生成分类标签。本发明提供的基于注意力机制的深度森林高光谱图像分类方法和系统，将注意力机制结合到深度森林架构中并用于高光谱图像分类；在高光谱图像分类任务中，通过对中间特征进行注意力增强操作，实现特征的自适应细化，提高分类性能。

受让方：龙图腾网科技（合肥）股份有限公司

转让金额：2.2万

对以上结果有异议者，请在公示时间内实名书面向知识产权与技术转移中心反映。

公示时间：2023年10月9日至10月23日

联系人：李想姣

联系电话：027-67880785