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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利基于FastSAM-P的建筑构件火损实时分割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：CN120147643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510294697.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于FastSAM-P的建筑构件火损实时分割方法是由刘才玮;田立斌;余倩倩;宋力;苗吉军;刘延春;吴庆东;宫哲;冯海暴设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FastSAM-P的建筑构件火损实时分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及火灾损伤检测方法技术领域，具体涉及基于FastSAM‑P的建筑构件火损实时分割方法，包括如下步骤：步骤1、明确火灾后RC结构构件表面混凝土爆裂及钢筋露筋两种损伤的类型及特征，并构建起相应的数据集用于网络训练及验证；步骤2、制定训练策略和评价指标；步骤3、构建基于FastSAM‑P的建筑构件火损实时分割网络架构。相较于传统分割网络，本发明在建筑火损识别任务中实现了分割精度与推理速度的协同优化，具备显著的技术先进性和产业应用价值。

本发明授权基于FastSAM-P的建筑构件火损实时分割方法在权利要求书中公布了：1.基于FastSAM-P的建筑构件火损实时分割方法，其特征为，包括如下步骤： 步骤1、明确火灾后RC结构构件表面混凝土爆裂及钢筋露筋两种损伤的类型及特征，并构建起相应的数据集用于网络训练及验证； 步骤2、制定训练策略和评价指标； 步骤3、构建基于FastSAM-P的建筑构件火损实时分割网络架构； 所述的步骤3包括如下内容：（1）在YOLOv8的backbone部分中将C2F模块替换为DSCConv模块；基于SCConv模块，通过加入DeformableConvolution模块，形成DSCConv模块；（2）在YOLOv8的backbone部分中将SPPF模块替换为RFB模块；（3）将FastSAM网络中的FPN模块替换成PPSM模块：基于金字塔池化模块，通过加入注意力模块，形成PPSM，通过多尺度池化操作提取丰富的上下文信息，从而增强网络对混凝土火损分割任务中多尺度目标的识别能力； 所述的步骤3中，PPSM对输入的特征图进行不同尺度的全局池化操作，生成多尺度的特征表示，通过注意力模块进行特征的快速提取，并通过上采样与原始特征图融合，最终实现全局上下文信息与局部细节特征的有机结合；PPSM通过对特征图进行不同尺度的池化操作，生成多个尺度的上下文信息，具体包括以下4个尺度的池化：（31）全局池化1×1：对特征图进行全局平均池化，捕获整个图像的全局上下文信息；（32）中等尺度池化2×2：将特征图划分为2×2的子区域并进行池化，提取较大区域的语义信息；（33）较小尺度池化3×3或4×4：将特征图划分为3×3或4×4的子区域并进行池化，专注于较小区域的特征提取；（34）原始尺度特征：保留未池化的原始特征图，以保留高分辨率的细节信息；而后PPSM通过上采样操作将不同尺度的池化特征恢复到原始特征图的尺寸，然后与原始特征图进行逐像素拼接； 所述的步骤（34）的包括如下具体步骤：每个尺度的池化特征图通过双线性插值上采样，恢复到与原始特征图相同的分辨率，而后将上采样后的多尺度特征图与原始特征图进行通道维度的拼接，形成融合后的特征表示，最后通过融合全局上下文信息和局部细节特征，模型同时处理大面积墙体区域和狭窄边界区域，从而提升分割精度。

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