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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于边缘计算的锈蚀检测方法、系统及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：CN117058460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202311103958.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于边缘计算的锈蚀检测方法、系统及存储介质是由周林;孙钰;练秋芳;鲁紫君设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的锈蚀检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于边缘计算的锈蚀检测方法、系统及存储介质，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：采用增强混洗网络对目标检测模型的主干网络进行轻量化改进，采用螺栓数据集对轻量化目标检测模型进行训练，再通过格式转换和量化，得到适应边缘计算硬件平台的轻量化模型；在边缘计算硬件平台中采用与硬件资源规格匹配的核心数量，基于实时获取的螺栓图像对轻量化模型进行协同推理，快速得到实时锈蚀检测结果。通过对锈蚀检测模型的架构和部署方式进行针对性优化，有效提升模型部署在边缘计算设备中的速度和性能，基于边缘计算实现实时鲁棒的螺栓锈蚀检测。

本发明授权基于边缘计算的锈蚀检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的锈蚀检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、基于多张训练螺栓图像，构建螺栓数据集； S2、在目标检测模型的主干网络中加入增强混洗网络，得到轻量化目标检测模型，所述增强混洗网络包含：用于简化卷积过程的幻影模块和基于注意力机制的压缩激发模块； S3、基于所述螺栓数据集，训练所述轻量化目标检测模型，得到满足预设训练目标的训练模型； S4、对所述训练模型的权重参数进行格式转换和量化，得到和边缘计算硬件平台的格式匹配的轻量化模型； S5、将所述轻量化模型传输到所述边缘计算硬件平台，采用和所述边缘计算硬件平台的硬件资源规格匹配的核心数量，基于实时获取的螺栓图像，对所述轻量化模型进行协同推理，输出所述螺栓图像的锈蚀检测结果，所述锈蚀检测结果包括：发生锈蚀的螺栓的位置和锈蚀概率； 所述步骤S4包括： S41、格式转换：将所述训练模型的权重参数转换为开放神经网络交换格式的权重文件； S42、量化：调用配置接口获取和边缘计算硬件平台匹配的神经网络软件开发套件的预处理参数，创建RKNN对象，以初始化所述神经网络软件开发套件； 将所述权重文件导入所述神经网络模型开发工具，调用创建接口，基于所述RKNN对象创建初始RKNN模型； 调用所述神经网络模型开发工具的应用程序接口，对所述初始RKNN模型的内存使用情况进行评估，并进行模拟推理，直至所述初始RKNN模型达到预设的预期效果； 通过所述神经网络软件开发套件的8位非对称量化功能，对达到所述预期效果的所述初始RKNN模型进行量化处理，导出RNKK格式的所述轻量化模型； 所述步骤S5包括： 获取待检测的实时视频流，所述实时视频流包括多帧所述螺栓图像； 对原始视频格式的所述实时视频流进行标准化、8位非对称量化及格式转换，得到目标格式的视频流，所述目标格式与所述边缘计算硬件平台的硬件资源规格匹配； 将所述目标格式的视频流输入所述边缘计算硬件平台，采用和所述边缘计算硬件平台的硬件资源规格匹配的核心数量，基于实时获取的螺栓图像进行锈蚀检测对所述轻量化模型进行协同推理，得到所述锈蚀检测结果； 将所述锈蚀检测结果叠加至所述视频流中对应的螺栓图像中，将叠加后的所述视频流转换为所述原始视频格式，并输出至图像显示设备。

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