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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于扩散模型的电极板短路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：CN119671955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411705503.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于扩散模型的电极板短路检测方法是由刘红敏;张仪;胡雨凡;樊彬设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的电极板短路检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的电极板短路检测方法，属于电极板短路检测技术领域，其包括：获取电极板的红外图像及显著图，构建样本数据集；将扩散模型引入电极板短路检测，在基于扩散模型的目标检测框架中添加显著性感知的特征增强分支和全局特征微调模块，构建检测模型；其中，显著性感知的特征增强分支用于引入显著图特征来增强红外图像特征；全局特征微调模块用于对图像特征进行微调，以获得与目标相关的上下文背景信息；对检测模型进行训练；利用训练好的模型对待检测的电极板进行检测。本发明可提取更高质量、更加丰富全面的目标特征，从而提高检测精度。

本发明授权一种基于扩散模型的电极板短路检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的电极板短路检测方法，其特征在于，包括： 获取电极板的红外图像以及红外图像对应的显著图，构建样本数据集； 在基于扩散模型的目标检测框架中添加显著性感知的特征增强分支和全局特征微调模块，构建检测模型；其中，所述显著性感知的特征增强分支用于引入显著图特征来增强红外图像特征，使模型关注显著目标，从而提取聚焦于显著目标的信息，减少红外图像噪声的影响；所述全局特征微调模块用于引入全局信息，对扩散模型的主干网络所提取的图像特征进行微调，以获得与目标相关的上下文背景信息； 利用所述样本数据集对所述检测模型进行训练； 利用训练好的检测模型对待检测的电极板进行检测，实现电极板短路检测； 所述检测模型的整个框架分为前向扩散和反向扩散过程；针对给定输入图像的真值目标框，所述检测模型在前向扩散过程中对其添加噪声得到噪声框，然后在反向扩散过程中通过可学习网络从噪声框重构出真值目标框；在反向扩散过程中，给定一个红外图像及其对应的显著图，模型通过主干网络提取红外图像特征，通过显著性感知的特征增强分支提取显著图特征；红外图像特征和显著图特征相加得到显著性感知的图像特征；接着将显著性感知的图像特征送入RoIAlign，得到区域特征；红外图像特征同时也会作为全局特征微调模块的输入，通过全局特征微调模块得到微调的图像特征并送入RoIAlign，得到对齐的图像特征；所述区域特征和所述对齐的图像特征之和被送入解码器，用于预测分类和框回归； 所述全局特征微调模块将主干网络提取的红外图像特征作为输入，用于提供上下文背景信息；所述全局特征微调模块包括：一个用于特征平滑的3x3卷积，用于提取有效信息、过滤信息和统一特征形状的通道注意力模块和下采样层，以及一个用于防止在训练初期影响模型的3x3零卷积层组成； 针对输入的红外图像特征，所述全局特征微调模块首先通过一个3x3卷积对其进行处理，接着依次将处理后的红外图像特征送入通道注意力模块和下采样层，提取目标相关的上下文信息；最后通过一个3x3零卷积层得到微调后的图像特征。

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