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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种管道缺陷检测模型训练方法、检测方法、装置和存储介质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：CN120147623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510630226.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种管道缺陷检测模型训练方法、检测方法、装置和存储介质是由郭源;吴哲豪;余漩设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种管道缺陷检测模型训练方法、检测方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种管道缺陷检测模型训练方法、检测方法、装置和存储介质，管道缺陷检测模型训练方法所要训练的第一检测模型包括主干网络、Transformer编码块、Transformer解码块、多尺度调整器和至少一个辅助头。本发明管道缺陷检测模型训练方法引入关系感知自注意力机制（RASA）构建基于改进的RSwinTransformer的主干网络，增强第一检测模型对目标间空间几何关系的建模能力，提升第一检测模型在地下管网等复杂结构场景中的感知与识别能力，在准确率、鲁棒性和实时性方面均有优势，适用于对管道尤其是地下管网等目标尺度分布和变化复杂的实际检测场景。本发明广泛应用于图像目标检测技术领域。

本发明授权一种管道缺陷检测模型训练方法、检测方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种管道缺陷检测模型训练方法，其特征在于，所述管道缺陷检测模型训练方法包括： 获取第一检测模型；所述第一检测模型包括主干网络、Transformer编码块、Transformer解码块、多尺度调整器和至少一个辅助头，所述主干网络包括多个阶段； 获取训练图像和地面真实框；所述地面真实框表示训练图像中包含的缺陷部位的真实位置； 将所述训练图像输入至所述主干网络，所述主干网络中的各所述阶段各自通过关系感知自注意力机制对所述训练图像进行依次处理，获得图像特征数据； 将所述图像特征数据输入到所述Transformer编码块进行编码，获得编码特征数据； 将所述编码特征数据输入到所述多尺度调整器进行多尺度调整，获得特征金字塔； 遍历全部所述辅助头； 对于任一遍历到的所述辅助头，由所述辅助头对所述特征金字塔进行处理并根据所述地面真实框得到多个正样本位置，将各所述正样本位置进行位置编码得到定制化查询信息，将所述定制化查询信息与可学习查询信息和所述编码特征数据输入到所述Transformer解码块进行解码，获取所述Transformer解码块的多尺度预测结果，根据所述多尺度预测结果确定多尺度聚合损失函数，根据所述多尺度聚合损失函数训练所述第一检测模型。

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