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龙图腾网恭喜江南大学;江苏磐智数云科技有限公司申请的专利一种基于目标检测的井盖隐患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：CN119992073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510450797.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于目标检测的井盖隐患检测方法是由吴秦;方志君;周宇飞;柴志雷;陈璟;刘登峰;王宁;周浩杰设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测的井盖隐患检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习与目标检测技术领域，公开了一种基于目标检测的井盖隐患检测方法，将井盖图像输入目标检测模型的主干网络，经过多个依次串联的提取单元，提取多个不同尺度的初级特征图，并输入基于FPN结构的颈部网络，输出每个尺度对应的融合特征图后，输入头部网络，输出井盖图像的每个尺度对应的预测标签、预测边界框与置信度。动态上采样模块生成采样偏移量来调整采样网络，更好地捕捉小目标信息，提高对井盖图像中细节的检测和分割精度；反转残差注意力下采样模块引入了注意力机制、深度可分离卷积与残差机制，有效压缩数据，减少信息损失，增强对井盖图像关键特征的关注，提升模型对井盖隐患的特征表达，进而提高井盖隐患检测精度。

本发明授权一种基于目标检测的井盖隐患检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测的井盖隐患检测方法，其特征在于，包括： 将实时采集的井盖图像，输入目标检测模型的主干网络中，经过多个依次串联的提取单元，提取多个不同尺度的初级特征图；每个提取单元均包括依次串联的反转残差注意力下采样模块与高效聚合模块； 将多个不同尺度的初级特征图输入目标检测模型的基于FPN结构的颈部网络中，输出每个尺度对应的融合特征图；颈部网络中自上而下的路径中包括动态上采样模块；颈部网络中自下而上的路径中包括反转残差注意力下采样模块； 将每个尺度对应的融合特征图，输入目标检测模型的头部网络中对应的检测头中，输出实时采集的井盖图像对应的每个尺度的融合特征图的预测标签、预测边界框与置信度；所述预测标签为井盖隐患类别，包括井盖完好、井盖破损、井盖未盖、井圈问题与井盖丢失； 其中，所述反转残差注意力下采样模块，对输入特征图进行平均池化后，按照通道数平均分为两路，一路经过卷积，另一路经过最大池化与卷积后，两路按通道拼接，获取拼接特征图；提取拼接特征图的注意力特征图，并进行深度可分离卷积后，与注意力特征图和拼接特征图融合，输出下采样特征图； 所述动态上采样模块，将输入特征图分为两路，一路经过卷积，另一路经过卷积与激活后，再将两路点乘，获取结合特征图；对结合特征图进行像素混洗，得到采样偏移量；将采样偏移量与原始采样网格相加，获取新的采样网格，对输入特征图进行采样，输出上采样特征图。

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