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龙图腾网获悉黑龙江大学申请的专利一种基于像素聚焦注意力的铁塔基础裂缝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：CN119445139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411492429.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于像素聚焦注意力的铁塔基础裂缝检测方法是由张晶;高红帅;李妙应;许骞艺;隋文斐;王洋;李俊峰;闫文博设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于像素聚焦注意力的铁塔基础裂缝检测方法在说明书摘要公布了：一种基于像素聚焦注意力的铁塔基础裂缝检测方法，涉及裂缝检测领域。本发明是为了解决现有铁塔基础裂缝检测准确率低的问题。本发明包括：利用铁塔图像数据集获取训练集，利用训练集训练铁塔基础裂缝检测网络；将待测铁塔基础裂缝图像输入到训练好的ResNet网络中，获取待测铁塔基础裂缝图像特征图；利用训练集中铁塔图像数据的裂缝预测种类和裂缝目标预测框位置组成待测查询序列，将待测查询序列和待测铁塔基础裂缝图像特征图输入训练好的铁塔基础裂缝检测网络中，获得待测铁塔基础裂缝图像中裂缝预测种类及对应概率、待测铁塔基础裂缝目标检测框预测位置。本发明用于检测铁塔基础裂缝类型。

本发明授权一种基于像素聚焦注意力的铁塔基础裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于像素聚焦注意力的铁塔基础裂缝检测方法，其特征在于所述方法具体过程为： S1、利用铁塔图像数据集获取训练集，利用训练集训练铁塔基础裂缝检测网络，获得训练好的铁塔基础裂缝检测网络和训练集中铁塔图像数据的裂缝预测种类、裂缝目标预测框位置； 所述铁塔基础裂缝检测网络包括：输入模块、编码模块、解码模块和输出模块； 所述编码模块用于对最终输入序列X进行编码，获得编码信息矩阵C，具体为： B1、利用最终输入序列X获得像素的局部范围注意力分数矩阵和像素的全局上下文注意力分数矩阵： ||ρi,j||＝k2 ||σX||＝HpWp 其中，i,j是任一像素位置坐标，ρi,j是以i,j为中心的大小为k×k的滑动窗口内的一组像素，k是常数，Si,j～ρi,j是i,j位置的像素的局部范围注意力分数，Si,j～σX是i,j位置的像素的全局上下文注意力分数，Qi,j是i,j位置的像素Query值，Kρi,j是ρi,j的Key值，σX表示X依次经过单层神经网络、池化、层归一化后获得的特征图，KσX是σX的Key值，是Kρi,j的权重矩阵，是KσX的权重矩阵，Hp是X依次经过单层神经网络、池化后获得的特征图的高度，Wp是X依次经过单层神经网络、池化后获得的特征图的宽度； B2、利用像素的局部范围注意力分数矩阵和像素的全局上下文注意力分数矩阵像素注意力权重： 其中，Ai,j是i,j位置的像素注意力权重，Concat是拼接函数，是缩放因子，Bi,j是偏置项； B3、利用像素注意力权重获得最终输入序列注意力值； B4、利用PFAX获得编码器中的多头注意力机制层的输出； B5、将当前编码器中多头注意力机制层的输出和最终输入序列输入到第一AddNorm层中，进行残差连接及归一化操作，然后将第一AddNorm层的输出Y输入到第一前馈控制层，然后将第一前馈控制层的输出和Y输入到第二AddNorm层进行残差连接和层归一化，获得当前编码器的输出序列； B6、将当前编码器的输出序列作为下一个编码器的输入序列，并重复执行B1-B4，直到最后一个编码器输出编码信息矩阵C； S2、获得待测铁塔基础裂缝图像，将待测铁塔基础裂缝图像输入到训练好的ResNet网络中，获取待测铁塔基础裂缝图像特征图； S3、利用训练集中铁塔图像数据的裂缝预测种类和裂缝目标预测框位置组成待测查询序列，将待测查询序列和待测铁塔基础裂缝图像特征图输入到训练好的铁塔基础裂缝检测网络中，获得待测铁塔基础裂缝图像中最大概率对应的裂缝预测种类、待测铁塔基础裂缝目标检测框预测位置； 待测铁塔图像中裂缝种类包括：表层裂缝、深层裂缝、贯穿裂缝。

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