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龙图腾网获悉上海建工集团股份有限公司申请的专利基于深度神经网络的建筑工程钢结构焊接质量检测方法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：CN119963556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510443471.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度神经网络的建筑工程钢结构焊接质量检测方法是由陈昊;陈晓明;潘曦;刘兆辉;张龙龙设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的建筑工程钢结构焊接质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度神经网络的建筑工程钢结构焊接质量检测方法，包括：原始钢结构焊接图像获取；对原始钢结构焊接图像进行预处理；通过深度神经网络模型对预处理后的钢结构焊接图像进行钢结构焊接缺陷特征提取；通过深度神经网络模型对钢结构焊接缺陷进行检测；通过深度神经网络模型输出钢结构焊接质量检测结果。本发明能够对建筑工程钢结构焊接质量进行智能化检测，能够提高检测效率和准确性，保障建筑工程钢结构的可靠性和安全性，降低了建筑工程钢结构焊接质量检测的人力成本和物力成本。

本发明授权基于深度神经网络的建筑工程钢结构焊接质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的建筑工程钢结构焊接质量检测方法，其特征在于，包括： 步骤S100，原始钢结构焊接图像获取； 步骤S200，对原始钢结构焊接图像进行预处理； 步骤S300，通过深度神经网络模型对预处理后的钢结构焊接图像进行钢结构焊接缺陷特征提取；在步骤S300中，通过深度神经网络模型对预处理后的钢结构焊接缺陷特征进行提取的方法包括： 步骤S310，构建基于深度学习架构的多分支特征编码器，通过多尺度卷积编码将预处理后的钢结构焊接图像分解到深度学习架构的高中低不同分支中； 在高尺度分支中，添加考虑钢材特征的增强卷积算法公式（15）计算输出高尺度分支的焊接缺陷特征： （15）； 式（15）中，为该尺度分支的输出特征，为综合考虑局部特征和整体特征的处理函数，为高尺度分支的输入特征，为纹理走向系数，为纹理尺度系数； 在中尺度分支中，通过公式（17）计算输出中尺度分支的焊接缺陷特征： （17）； 式（17）中，为中尺度分支中增强后的输出特征，为该尺度分支的输出特征，为注意力权重图，为权重调节系数； 其中公式（17）中的注意力权重图通过公式（18）计算： （18）； 式（18）中，为注意力权重图，为S型非线性激活函数，为卷积函数，为高尺度分支的输出特征，为掩膜经过高斯模糊处理后得到的掩膜，表示逐元素乘法； 其中公式（17）中权重调节系数可以根据公式（19）计算： （19）； 式（19）中，为权重调节系数，为掩膜中所有元素的和，为图像中总像素数量； 在低尺度分支中，添加空洞卷积输出低尺度分支的焊接缺陷特征； 步骤S320，将高中低不同分支得到的特征图进行融合处理，得到公式（20）用于缺陷检测的多维度融合特征： （20）； 式（20）中，为缺陷检测的多维度融合特征，为某一尺度分支，为所有尺度的集合，为尺度分支的权重，为尺度分支的输出特征； 步骤S400：通过深度神经网络模型对钢结构焊接缺陷进行检测； 步骤S500，通过深度神经网络模型输出钢结构焊接质量检测结果。

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