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龍圖騰網獲悉華僑大學申請的專利基于邊緣計算的銹蝕檢測方法、系統及存儲介質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：CN117058460B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202311103958.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于邊緣計算的銹蝕檢測方法、系統及存儲介質是由周林;孫鈺;練秋芳;魯紫君設計研發完成，并于2023-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于邊緣計算的銹蝕檢測方法、系統及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種基于邊緣計算的銹蝕檢測方法、系統及存儲介質，涉及計算機視覺技術領域。該方法包括：采用增強混洗網絡對目標檢測模型的主干網絡進行輕量化改進，采用螺栓數據集對輕量化目標檢測模型進行訓練，再通過格式轉換和量化，得到適應邊緣計算硬件平臺的輕量化模型；在邊緣計算硬件平臺中采用與硬件資源規格匹配的核心數量，基于實時獲取的螺栓圖像對輕量化模型進行協同推理，快速得到實時銹蝕檢測結果。通過對銹蝕檢測模型的架構和部署方式進行針對性優化，有效提升模型部署在邊緣計算設備中的速度和性能，基于邊緣計算實現實時魯棒的螺栓銹蝕檢測。

本發明授權基于邊緣計算的銹蝕檢測方法、系統及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于邊緣計算的銹蝕檢測方法，其特征在于，所述方法包括： S1、基于多張訓練螺栓圖像，構建螺栓數據集； S2、在目標檢測模型的主干網絡中加入增強混洗網絡，得到輕量化目標檢測模型，所述增強混洗網絡包含：用于簡化卷積過程的幻影模塊和基于注意力機制的壓縮激發模塊； S3、基于所述螺栓數據集，訓練所述輕量化目標檢測模型，得到滿足預設訓練目標的訓練模型； S4、對所述訓練模型的權重參數進行格式轉換和量化，得到和邊緣計算硬件平臺的格式匹配的輕量化模型； S5、將所述輕量化模型傳輸到所述邊緣計算硬件平臺，采用和所述邊緣計算硬件平臺的硬件資源規格匹配的核心數量，基于實時獲取的螺栓圖像，對所述輕量化模型進行協同推理，輸出所述螺栓圖像的銹蝕檢測結果，所述銹蝕檢測結果包括：發生銹蝕的螺栓的位置和銹蝕概率； 所述步驟S4包括： S41、格式轉換：將所述訓練模型的權重參數轉換為開放神經網絡交換格式的權重文件； S42、量化：調用配置接口獲取和邊緣計算硬件平臺匹配的神經網絡軟件開發套件的預處理參數，創建RKNN對象，以初始化所述神經網絡軟件開發套件； 將所述權重文件導入所述神經網絡模型開發工具，調用創建接口，基于所述RKNN對象創建初始RKNN模型； 調用所述神經網絡模型開發工具的應用程序接口，對所述初始RKNN模型的內存使用情況進行評估，并進行模擬推理，直至所述初始RKNN模型達到預設的預期效果； 通過所述神經網絡軟件開發套件的8位非對稱量化功能，對達到所述預期效果的所述初始RKNN模型進行量化處理，導出RNKK格式的所述輕量化模型； 所述步驟S5包括： 獲取待檢測的實時視頻流，所述實時視頻流包括多幀所述螺栓圖像； 對原始視頻格式的所述實時視頻流進行標準化、8位非對稱量化及格式轉換，得到目標格式的視頻流，所述目標格式與所述邊緣計算硬件平臺的硬件資源規格匹配； 將所述目標格式的視頻流輸入所述邊緣計算硬件平臺，采用和所述邊緣計算硬件平臺的硬件資源規格匹配的核心數量，基于實時獲取的螺栓圖像進行銹蝕檢測對所述輕量化模型進行協同推理，得到所述銹蝕檢測結果； 將所述銹蝕檢測結果疊加至所述視頻流中對應的螺栓圖像中，將疊加后的所述視頻流轉換為所述原始視頻格式，并輸出至圖像顯示設備。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華僑大學，其通訊地址為：362021 福建省泉州市城華北路269號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。