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龙图腾网恭喜武汉理工大学三亚科教创新园;武汉理工大学申请的专利一种跨空间协同学习轻量级海岸堤坝裂缝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：CN119399217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510007771.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种跨空间协同学习轻量级海岸堤坝裂缝分割方法是由袁景凌;李森垚;龚东东;蔡思琦;钟忺设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨空间协同学习轻量级海岸堤坝裂缝分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种跨空间协同学习轻量级海岸堤坝裂缝分割方法，步骤S1：通过三层编码器进行下采样，并统一通道数和分辨率，得到特征集合；步骤S2：提取所述特征集合的映射注意力门特征和门控信号进行融合，得到注意力门控特征；步骤S3：提取所述注意力门控特征的多尺度的空间特征，并聚合输出；步骤S4：将步骤S3的输出结果，通过输出卷积进行处理，得到分割结果。以较少的参数和较低的计算要求，显著提升了分割的效率和准确性。

本发明授权一种跨空间协同学习轻量级海岸堤坝裂缝分割方法在权利要求书中公布了：1.一种跨空间协同学习轻量级海岸堤坝裂缝分割方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：通过三层编码器进行下采样，并统一通道数和分辨率，得到特征集合；步骤S2：提取所述特征集合的映射注意力门特征和门控信号进行融合，得到注意力门控特征；步骤S3：提取所述注意力门控特征的多尺度的空间特征，并聚合输出；步骤S4：将步骤S3的输出结果，通过输出卷积进行处理，得到分割结果；步骤S3中，提取所述注意力门控特征的多尺度的空间特征的方法包括：步骤S311：将所述注意力门控特征沿着通道维度被划分为若干个子特征组；步骤S312：将所述子特征组输入空间分支和通道分支；所述空间分支应用全局平均池化，在水平和垂直方向上生成互补的子特征，采用组归一化进行语义的一致性操作，得到空间注意力图；所述通道分支将所述空间注意力图与分组特征相结合来计算通道相似度，并通过空间注意力机制增强多尺度瓶颈特征；步骤S313：将所述空间分支和通道分支的结果进行聚合得到输出结果；步骤S312中，所述空间分支的操作过程的表达式为： ；式中，表示空间注意力图；和分别代表对x方向即横向和y方向即纵向的平均池化操作；⊕表示特征聚合；表示卷积操作；表示组卷积；表示组归一化；步骤S312和步骤S313中，所述通道分支的操作以及聚合过程的表达式为： ； ； ； ；式中，表示卷积层；表示转置操作；表示值矩阵；表示多尺度空间关注度得分矩阵；SeLU表示激活函数；为全局空间键矩阵；表示关注点的查询向量；表示重塑操作；和表示相应的卷积操作；表示重新加权过程；表示SoftMax函数。

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武汉理工大学三亚科教创新园;武汉理工大学，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城用友产业园9号楼；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”。