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龍圖騰網獲悉大連交通大學申請的專利一種基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別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：CN115205260B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202210843172.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別方法及系統是由鄒麗;程昊文;孫屹博;楊鑫華設計研發完成，并于2022-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別方法及系統，獲取風機葉片圖像，并構建訓練集和測試集；使用所述訓練集對構建的基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別模型進行訓練，并使用測試集對模型進行測試；基于訓練得到的風機葉片損傷識別模型進行風機葉片損傷檢測。構建的基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別模型，可提高風機葉片的損傷識別準確率。

本發明授權一種基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取風機葉片圖像，并構建訓練集和測試集； 使用所述訓練集對構建的基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別模型進行訓練，并使用測試集對模型進行測試； 基于訓練得到的風機葉片損傷識別模型進行風機葉片損傷檢測； 基于改進卷積神經網絡的風機葉片損傷識別模型，具體包括： 第一層卷積用于提升特征圖的維度，接著引入BN層做數據歸一化處理，提高模型的收斂速度，然后依次經過三組相同的合成結構； 一個EACBlock模塊、一個DPCI_SEBlock模塊和一個降維層依次連接合成一組結構；具有殘差連接的強化型非對稱卷積模塊EACBlock，用于加強卷積核骨干處提取的內容來增強卷積操作對特征信息的提取；接著進入雙池化拼接輸入型注意力模塊DPCI_SEBlock，用于更多地獲得全局與局部的通道信息，提升對損傷的空間位置信息的獲取能力；之后進入降維層，用于降低特征圖的維度，降低模型內部參數計算量； 特征信息一共經過三組合成結構后，最終輸入到FC全連接層和SoftMax函數進行組合分類輸出； 所述EACBlock模塊是基于非對稱卷積層改進得到，包括三條并列的支路，在每條支路上添加了卷積核尺寸為1的卷積層，然后再經過GELU激活函數，進一步提升模塊的非線性，增強了模塊的表達能力； 所述DPCI_SEBlock模塊是基于注意力模塊SEblock改進得到，在SEBlock模塊前添加一個包括平均池化層與最大池化層的雙池化層，將特征圖輸入平均池化層與最大池化層并行結構，并且將SEBlock中的ReLU激活函數替換為GELU激活函數； 對于輸入的特征圖，平均池化層能保留全局特征信息，最大池化層能保留局部特征信息，最后經過拼接操作將兩部分的特征信息匯總，得到更豐富的特征信息，保證在之后的注意力模塊能更準確提取圖像的空間位置信息。

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