安徽工业大学芜湖技术创新研究院;安徽工业大学王兵获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽工业大学芜湖技术创新研究院;安徽工业大学申请的专利一种基于深度学习的混凝土多标签缺陷识别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：CN116740037B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310760285.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的混凝土多标签缺陷识别方法是由王兵;倪嘉伟;汪文艳;卢琨;吴紫恒;周郁明;马小陆设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的混凝土多标签缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的混凝土多标签缺陷识别方法，属于混凝土缺陷识别技术领域，包括以下步骤：S1：样本预处理；S2：网络搭建；S3：网络训练；S4：缺陷识别。本发明将原始EfficientNetV2网络的MBConv模块中的SE注意力模块替换为CA注意力模块来提高特征提取能力，从而提高模型的表现能力，采用了SPP层可以让网络输入不同长宽比的图片进行训练，并且在保留了长宽比的信息；实验证明，改进后的模型在本发明数据集上有效的提升了识别水平。
本发明授权一种基于深度学习的混凝土多标签缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的混凝土多标签缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：样本预处理 对混凝土多标签缺陷图像样本进行预处理； S2：网络搭建 将原始EfficientNetV2网络的MBConv模块中的SE注意力模块替换为CA注意力模块，并将原始EfficientNetV2网络的分类头中的自适应池化层替换为SPP层，进而得到混凝土多标签缺陷识别网络； 在所述步骤S2中，CA注意力模块将通道注意力沿不同方向划分为两个向量；然后将这两个向量拼接并输入到非线性变换中，之后，将得到的向量沿着空间维度分成两个，并使用两个1×1卷积使通道数等于输入；最后，将这两个向量进行扩展，使它们与输入的大小完全相同，并将它们的乘积乘以原始图作为注意权值； S3：网络训练 利用训练集对混凝土多标签缺陷识别网络进行训练，得到混凝土多标签缺陷识别模型； S4：缺陷识别 利用训练后的混凝土多标签缺陷识别模型对待识别图像进行识别，输出缺陷分类识别结果，并用Grad-CAM进行可视化验证结果。
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安徽工业大学芜湖技术创新研究院;安徽工业大学，其通讯地址为：241100 安徽省芜湖市弋江区中山南路芜湖高新区科技产业园B5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”。
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