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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于定向空间及多尺度特征提取网络的特征提取方法及检测系统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：CN119579911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411693380.1，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于定向空间及多尺度特征提取网络的特征提取方法及检测系统是由戴宁;徐开心;曹博;胡旭东设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于定向空间及多尺度特征提取网络的特征提取方法及检测系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于定向空间及多尺度特征提取网络的特征提取方法及检测系统，涉及布匹瑕疵检测技术领域，解决了现有技术中在对形态各异且细微的瑕疵进行特征提取时特征提取的精度较低的问题，该方法包括：获取纺织布匹图像，利用定向空间及多尺度特征提取模块对所述纺织布匹图像进行特征提取，其中，所述定向空间及多尺度特征提取模块，所述定向空间及多尺度特征提取模块采用多分支并行梯度堆叠的方式编排网络内部特征提取的信息流，在定向空间及多尺度特征提取模块中采用重参数化卷积模块作为分支特征提取组件，能够更有效地提取经、纬向瑕疵的空间特征，使得特征提取更为精准，并且能够捕获从全局到局部、从小尺度到大尺度的瑕疵特征。

本发明授权一种基于定向空间及多尺度特征提取网络的特征提取方法及检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于定向空间及多尺度特征提取网络的特征提取方法，其特征在于，包括： 获取纺织布匹图像； 利用定向空间及多尺度特征提取模块对所述纺织布匹图像进行特征提取，其中，所述定向空间及多尺度特征提取模块，所述定向空间及多尺度特征提取模块采用多分支并行梯度堆叠的方式编排网络内部特征提取的信息流，在定向空间及多尺度特征提取模块中采用重参数化卷积模块作为分支特征提取组件，所述分支特征提取组件包括结构重参数化卷积RepConv和多尺度坐标权重引导模块，所述结构重参数化卷积RepConv在训练阶段利用多分支结构丰富瑕疵特征图的表达层次，捕获从全局到局部、从小尺度到大尺度的瑕疵特征，并在推理阶段通过重参数化设计将多分支结构转化为单分支形式，所述多尺度坐标权重引导模块通过并行策略，采用多尺度注意力机制分别沿输入特征图的径向、纬向、小目标卷积核和大目标卷积核四个维度进行空间方向聚合特征； 其中，所述结构重参数化卷积RepConv的处理过程包括： 将输入张量通过权重矩阵进行加权求和； 通过批归一化层进行归一化处理； 通过可学习调节参数进行缩放和偏移，以得到提取后的卷积核权重参数与偏置； 所述多尺度坐标权重引导模块的处理过程包括： 将输入特征通过经向、纬向、小尺度和大尺度四个维度进行空间平均池化操作，得到压缩后的空间感知特征； 通过信息编码层对压缩后的空间感知特征进行重新编码和提炼； 采用通道对齐卷积与Sigmod函数对特征信息四个维度的坐标注意力权重进行生成； 将生成的坐标注意力权重应用于输入特征，以实现对各尺度瑕疵特征的增强提取。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江理工大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街928号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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