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龙图腾网恭喜浙大宁波理工学院申请的专利一种基于卷积神经网络的螺纹旋向分类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：CN114202502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202111004530.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于卷积神经网络的螺纹旋向分类方法是由白剑宇;王佳慧;白昊天;文世挺;杨劲秋设计研发完成，并于2021-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的螺纹旋向分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卷积神经网络技术领域，具体公开了一种基于神经网络的螺纹旋向分类方法，在特征提取的过程中，通道注意力模块采用感受野融合的通道注意力，使得网络更加关注特征局部的上下文信息；空间注意力采用三重空间注意力模块，通过跨维度交互方式将空间信息融合，更有利于特征空间位置的学习；采用更为关注细粒度特征的Res2Net骨干网络，并将感受野融合的通道注意力和三重空间注意力嵌入到骨干网络的block中，从而对原骨干网络学习的特征进行注意力修正；采用先通道注意力后空间注意力的方式进行特征提取，在通道和空间层面加强了网络对于螺纹旋向细粒度特征的提取与学习。

本发明授权一种基于卷积神经网络的螺纹旋向分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的螺纹旋向分类方法，其特征在于，包括步骤：S1：通过特征提取网络提取螺纹区域图像中螺纹的螺纹旋向特征，并输出为初始的螺纹旋向特征图；S2：判断当前层特征提取网络的输出是否与对应的螺纹区域图像为预设残差值内的映射，若是，通过当前特征提取网络对目标螺纹区域图像进行旋向分类，若否，进入下一步骤；S3：通过CBAM模块中的通道注意力模块，根据螺纹旋向特征图进行初始感受野和优化感受野的获取与融合，并提取感受野融合后的融合特征图；S4：根据融合特征图进行通道注意力特征图的获取；S5：通过CBAM模块中的空间注意力模块，根据通道注意力特征图获取通道各维度组合跨维度交互的交互信息；S6：根据各维度组合的交互信息依次进行元素相加和平均池化处理，池化后的输出作为下一层特征提取网络的输入；S7：进入下一层特征提取网络并根据输入输出螺纹旋向特征图，返回步骤S2；所述通道维度包括通道C以及通道空间维度中的高度H和宽度W。

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大宁波理工学院，其通讯地址为：315100 浙江省宁波市高教园区钱湖南路1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”。