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龙图腾网获悉重庆华峰化工有限公司申请的专利基于注意力融合的己二酸反应室结晶异常监测方法及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：CN119107506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411260639.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于注意力融合的己二酸反应室结晶异常监测方法及系统是由陈恩之;谢毅;石科;文才;唐智浩;陈余鑫;于彬设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力融合的己二酸反应室结晶异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于注意力融合的己二酸反应室结晶异常监测方法，包括：S1:构建基于空频注意力融合的图像去模糊模型，S2：获取己二酸反应室图像，并将己二酸反应室图像分割为N个非重叠的图像块，S3:根据图像去模糊模型提取每个图像块中隐含的语义特征，重建去模糊图像；S4:对去模糊图像Ideblur进行去模糊处理，得到清晰图像；S5:经多头自注意力模块提取清晰图像特征和目标注意力特征,基于异质特征注意力融合，获取具有表征性的己二酸反应室异常图像特征；S6:通过边界框损失、分类损失和置信度损失函数构建己二酸反应室异常目标检测模型进行异常实时监测。本发明能够自动进行监测及预警，有效提升了生产过程的安全。

本发明授权基于注意力融合的己二酸反应室结晶异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力融合的己二酸反应室结晶异常监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取己二酸反应室图像Iblur，并将所述己二酸反应室图像Iblur分割为N个非重叠的图像块，S2:构建基于空频注意力融合的图像去模糊模型，根据所述图像去模糊模型提取所述每个图像块中隐含的语义特征，重建去模糊图像Ideblur；包括：S201:在空域上，利用空间注意力机制获取各所述图像块具有表征性的空域特征Fs；具体包括：对于图像中的每个图像块特征XP，S2011：为图像块特征XP增加一个可学习的矩阵ESPos来保留其原本的空间位置信息，图像块特征变换为X′P＝XP+ESPos，再计算其与所有其他图像块之间的注意力分数AttentionQ,K,V：Q＝LNWQ·X′P,K＝LNWK·X′P,V＝LNWV·X′P 其中，WQ，WK和WV是可学习的权重矩阵，d是特征维度，LN为层归一化层：S2012：使用softmax函数对注意力分数进行归一化，得到注意力权重，并采用多头注意力机制来挖掘不同维度的图像空间隐含信息MHAQ,K,V： S2013：采用残差连接来保留原始特征，并应用MLP层来实现特征转换和聚合，得到空域特征Fs，如下公式所示：F′s＝MHAQ,K,V+X′PFs＝MLPLNF′s+F′s；S202：在频域上，挖掘每个图像块的频域注意力特征，并将其与空域特征进行融合，增强特征表达，得到频域特征Ff；具体包括：S2021：利用全连接层将上述每个图像块的空域特征Fs进行转换，并进行傅里叶变换，获取相应频域上的特征表示FQ、FK、FV；Qs＝LNWQ·Fs,Ks＝LNWK·Fs,Vs＝LNWV·Fs 其中为傅里叶变换；S2022：在频域上应用多头注意力机制，计算所有图像块之间的频域注意力特征Af；Af＝MHAFQ,FK,FVS2023：频域特征Ff表示为： 其中⊙表示点乘操作，σ为一个变换函数；S203：对所述频域特征Ff进行逆傅里叶变换，获得去模糊图像Ideblur；S3:对所述去模糊图像Ideblur进行去模糊处理，得到清晰图像；S4:所述步骤S3中清晰图像经多头自注意力模块提取清晰图像特征，相关目标经多头自注意力模块提取目标注意力特征，基于异质特征注意力融合，将所述清晰图像特征和所述目标注意力特征经过多头跨注意力模块进行不同类别特征的融合,获取具有表征性的己二酸反应室异常图像特征；具体包括：S401:对于清晰图像块特征X，首先嵌入一个位置特征矩阵从而保留每一个清晰图像块原始的位置信息，清晰图像块特征X变换为然后，利用不同的线性层将其转换为多头自注意力层的Q、K和V，进行图像块之间的注意力计算，再利用MLP层对特征进行转换,得到清晰图像特征Fimg；X″＝MHALNX′,LNX′,LNX′Fimg＝MLPLNX″+X′+X″+X′；S402:对于目标特征Y，首先嵌入一个位置特征矩阵来保留目标在图像中的原始信息，目标特征Y变换为然后，利用不同的线性层将其转换为多头自注意力层的Q、K和V，进行图像块之间的注意力计算，再利用MLP层对特征进行转换，获取目标注意力特征Fobj，用于表征目标的隐含信息；Y″＝MHALNY′,LNY′,LNY′Fobj＝MLPLNY″+Y′+Y″+Y′S402:为了融合目标相关的多维度异质特征，构建一个跨注意力模块来融合上述目标相关的清晰图像特征Fimg和目标注意力特征Fobj，其中清晰图像特征Fimg经线性层转换后作为跨注意力模块的Q，目标注意力特征Fobj经不同的线性层转换为跨注意力模块的K和V， F＝MLPLNF′+Fimg+Fobj+F′+Fimg+Fobj其中和为不同的线性层，用于特征转换，得到融合了不同类别信息的己二酸反应室异常图像特征F；S5:对所述己二酸反应室异常图像特征进行目标类别和边界框的预测，再通过边界框损失、分类损失和置信度损失函数构建己二酸反应室异常目标检测模型进行异常目标实时监测。

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