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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶守愚科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于淺層各項(xiàng)異性金字塔網(wǎng)絡(luò)的表面劃痕快速檢測(cè)系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114742159B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210382283.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/82；該發(fā)明授權(quán)一種基于淺層各項(xiàng)異性金字塔網(wǎng)絡(luò)的表面劃痕快速檢測(cè)系統(tǒng)是由周吉祥;王翊;張勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于淺層各項(xiàng)異性金字塔網(wǎng)絡(luò)的表面劃痕快速檢測(cè)系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于淺層各項(xiàng)異性金字塔網(wǎng)絡(luò)的表面劃痕快速檢測(cè)系統(tǒng)，包括以下步驟：S1數(shù)據(jù)預(yù)處理；S2數(shù)據(jù)增強(qiáng)；S3模型搭建；S4模型訓(xùn)練；本發(fā)明的有益效果是：1本發(fā)明具有較低的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量。2本發(fā)明在Dense連接中采用相加的方法方式進(jìn)行特征的融合，相比傳統(tǒng)Dense連接參數(shù)量小訓(xùn)練耗時(shí)少，本發(fā)明采用各項(xiàng)異性卷積操作取代傳統(tǒng)的卷積操作，進(jìn)一步的降低了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于淺層各項(xiàng)異性金字塔網(wǎng)絡(luò)的表面劃痕快速檢測(cè)系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于淺層各項(xiàng)異性金字塔網(wǎng)絡(luò)的表面劃痕快速檢測(cè)系統(tǒng)，包括以下步驟： S1數(shù)據(jù)預(yù)處理； S2數(shù)據(jù)增強(qiáng)； S3模型搭建； S4模型訓(xùn)練； 基于淺層各項(xiàng)異性金字塔網(wǎng)絡(luò)采用Encoder-Decoder框架，Encoder模塊采用卷積塊的堆疊進(jìn)行特征提取，利用步長(zhǎng)為2的最大池化操作來(lái)降低特征的空間分辨率；Decoder模塊利用三線性插值的方法將Encoder模塊提取的富含語(yǔ)義信息的特征圖譜逐漸恢復(fù)到原始圖像大小，并對(duì)圖像中的每一個(gè)像素進(jìn)行分類，Encoder包含3個(gè)stage,通道數(shù)分別設(shè)定為64,128,256; 淺層各項(xiàng)異性金字塔網(wǎng)絡(luò)采用Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)，Encoder通過(guò)卷積操作和池化操作的堆疊實(shí)現(xiàn)高層語(yǔ)義特征的提取，Decoder通過(guò)上采樣將Encoder提取的語(yǔ)義特征還原到原始圖像大小，并實(shí)現(xiàn)像素點(diǎn)的分類,淺層各項(xiàng)異性金字塔網(wǎng)絡(luò)在Encoder模塊中包含3個(gè)stage，進(jìn)行兩次下采樣，stage3采用密集空洞空間各項(xiàng)異性金字塔模塊,在Decoder中利用注意力特征融合模塊緩解不同層級(jí)特征融合過(guò)程中存在的語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題,注意力特征融合模塊利用各項(xiàng)異性卷積操作替代傳統(tǒng)的3×3卷積，在Encoder中利用三線性樣條插值的方法來(lái)進(jìn)行特征的上采樣。

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