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龙图腾网获悉东北石油大学三亚海洋油气研究院申请的专利一种超轻量化天然气管道焊缝缺陷检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：CN119942096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510428376.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种超轻量化天然气管道焊缝缺陷检测方法及系统是由王闯;董宏丽;张淞元;赵雪峰;刘斌;孟岚;陈双庆;商柔设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超轻量化天然气管道焊缝缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种超轻量化天然气管道焊缝缺陷检测方法及系统，属于天然气管道检测领域。为了解决焊缝缺陷数据集类别不平衡，导致过拟合；在面对小目标时难以有效识别，导致较低的准确率和较高的漏报误报率；模型参数量较大无法部署在边缘检测设备的问题。本发明采用公共数据集，并对数据集进行预处理，添加数据增强模块；构建MSLE‑YOLO网络模型。本发明可以提高天然气管道焊缝缺陷检测的准确率以及鲁棒性，同时大大降低了诊断的漏报率和误报率，并进一步降低了模型的参数量和计算复杂性，便于后续部署到边缘检测设备。

本发明授权一种超轻量化天然气管道焊缝缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超轻量化天然气管道焊缝缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、构建数据集，获取公开数据集steeltube，并对数据集进行随机数据增强完成扩充，然后通过图片增强对数据集进行处理； S200、构建超轻量级网络模型MSLE-YOLO，包括构建基于渐进式通道自注意力机制的多语义差异缓解模块SCSA，构建加入P2小目标层改进的四头增强快速金字塔架构网络EFPAN，采用Inner_CIoU损失函数作为网络的优化目标；包括， S210、构建基于渐进式通道自注意力机制的多语义差异缓解模块SCSA，通过空间注意力和通道注意力的协同作用，处理空间和通道的特征依赖关系； 包括利用Mobilenetv3BLOCK模块构造主干网络，包括两个1*1的逐点卷积，一个K*K的深度卷积；其中，将Mobilenetv3BLOCK模块设置为倒置瓶颈结构，通过结合SCSA注意力模块，扩展通道数增强特征提取能力；其中的SCSA模块通过共享多语义空间注意力SMSA、空间解耦和轻量级卷积提取多语义空间信息，生成空间注意力图；然后利用渐进式通道自注意力PCSA空间先验信息计算通道自注意力，逐步压缩和卷积生成有效的通道注意力图； 计算公式如下： SMSA特征分解： SMSA特征提取： AttnH＝SigmoidGNKHConcatT1H,T2H,...,TKH AttnW＝SigmoidGNKWConcatT1W,T2W,...,TKW PCSA注意力权重计算： Mobilenetv3BLOCK_SCSA模块的整体计算过程为： Mobilenetv3BLOCK_SCSAT＝SCSAConv1×1DW1×1Conv1×1T 其中，T表示输入特征图，Ti表示第i个子特征，H表示高度维度，W表示宽度维度，C表示通道数，K表示子特征的个数，Attn代表注意力机制函数，GN表示组归一化，Concat用来拼接不同维度的特征图，Sigmoid和Softmax表示激活函数，Q表示查询向量，K表示键向量，V表示值向量，D表示缩放因子，Conv表示点卷积，DW表示深度可分离卷积； S300、利用步骤S200构建的超轻量级网络模型MSLE-YOLO进行训练，在训练过程中，定期使用验证集对模型进行评估，调整模型的超参数，用于确保训练过程的稳定性并防止过拟合，利用训练后的超轻量级网络模型MSLE-YOLO对天然气管道焊缝缺陷检测。

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