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龙图腾网恭喜华侨大学;厦门松霖科技股份有限公司申请的专利基于细节感知采样注意力模块的气缸内壁磨损检测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：CN119477920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510066009.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于细节感知采样注意力模块的气缸内壁磨损检测方法是由萨百慧;卢伟;黄影;庄靖怡;郑锦杰;柳璞都;朱建清;曾焕强设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于细节感知采样注意力模块的气缸内壁磨损检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于细节感知采样注意力模块的气缸内壁磨损检测方法，涉及智能制造领域，基于现有模型采用的双线性插值采样处理对细微磨损的感知能力有限。为此，首先，本发明构建双线性重排特征图，由采样后的每一个特征点对应的原始特征点组成；其次，设计由全连接网络组成感知注意力模块，从双线性重排特征图学习采样权重图；再次，设计均值残差聚合模块，利用均值滤波器处理双线性重排特征图，并叠加上双线性重排特征图和采样权重图的聚合结果，作为采样特征图。由于双线性重排特征图均值代表原始特征图的低频信息，在残差聚合时，能强化采样注意力学习对高频信息的倾向，提升模型对磨损细节的感知能力，提高检测准确率。

本发明授权基于细节感知采样注意力模块的气缸内壁磨损检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于细节感知采样注意力模块的气缸内壁磨损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建细节感知采样注意力模块，所述细节感知采样注意力模块基于输入的特征图构建双线性重排特征图，从双线性重排特征图学习得到采样权重图，利用均值滤波器处理双线性重排特征图，并叠加上双线性重排特征图和采样权重图的聚合结果作为采样特征图；将YOLO网络的上采样模块替换为所述细节感知采样注意力模块并构建气缸内壁磨损检测模型；采用训练好的所述气缸内壁磨损检测模型进行气缸内壁磨损检测；所述细节感知采样注意力模块包括双线性重排特征图构建部分，感知注意力模块以及均值残差聚合模块；所述双线性重排特征图构建部分利用双线性变换确定采样网格，通过采样网格作为索引，得到采样后的每一个特征点对应的原始特征点，由这些原始特征点来组成双线性重排特征图；所述感知注意力模块主要包括全连接层，利用全连接层逐层提取、传递并增强各个所述原始特征点的上下文信息，学习双线性重排特征图中特征的空间关联性，进而得到采样权重图；所述均值残差聚合模块利用均值滤波器对双线性重排特征图进行处理，再将均值滤波器处理后的特征图叠加双线性重排特征图和采样权重图的聚合结果，生成所述采样特征图；构建感知注意力模块构建步骤如下： 其中，FR表示所述双线性重排特征图；FCU，FCK和FCW分别表示三个全连接层，αU,αK和αW为三个全连接层各自对应的可学习参数；BN是批量归一化层；ReLU表示非线性激活函数；所述感知注意力模块将输入到FCU的双线性重排特征图FR映射到更高维空间中，得到特征图p表示特征图ZU的列数；特征图ZU输入到FCK，进行进一步融合和提炼特征，得到特征图q表示特征图ZK的列数；特征图ZK经过FCW进行维度对齐处理，得到特征图4表示特征图ZW具有4列；最后，把特征图ZW输入到Softmax函数进行归一化，其中dim＝1表示Softmax函数对ZW按列进行归一化，得到所述采样权重图C，h，w分别表示输入特征图的通道数量、输出特征图的高度和宽度。

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