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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于查询匹配注意力的隧道衬砌表观病害识别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：CN118887544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411041014.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于查询匹配注意力的隧道衬砌表观病害识别方法是由陆璐;梁雪忻设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于查询匹配注意力的隧道衬砌表观病害识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉中的语义分割领域，为一种基于查询匹配注意力的隧道衬砌表观病害识别方法，该方法包括步骤：采集隧道衬砌表观图像，构建病害图像数据集；对隧道衬砌表观病害图像和相应的病害掩码图像进行预处理；构建特征提取模型，计算隧道衬砌表观病害图像的多阶段病害定位注意力特征图；构建病害定位注意力特征解码模型，计算每个阶段分割特征图的分割结果；对分割结果进行二值化处理和优化处理，根据优化的隧道裂缝病害的二值化结果识别裂缝病害走向。本发明考虑不同层次的特征，有助于捕获病害在各种尺度上的表现，同时保证了较小的计算复杂度。可以在病害与背景尺度极大不平衡时，有效抑制了背景噪声的影响，提高病害检测的准确率。

本发明授权一种基于查询匹配注意力的隧道衬砌表观病害识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于查询匹配注意力的隧道衬砌表观病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集隧道衬砌表观图像，对隧道衬砌表观图像的病害进行标注，构建病害图像数据集； S2、对隧道衬砌表观病害图像和相应的病害掩码图像进行预处理，提取包含病害的不重叠子图像块，构建病害图像数据集； S3、构建特征提取模型，提取隧道衬砌表观病害图像的细节特征图，根据细节特征图结合自注意力机制计算隧道衬砌表观病害图像的多阶段病害定位注意力特征图； 所述步骤S3包括： S31、基于自注意力机制神经网络构建特征提取模型，特征提取模型包含查询匹配的病害注意力提取分支和多尺度内容特征提取分支； S32、通过卷积神经网络提取隧道衬砌表观病害图像的关键低级视觉特征，生成细节特征图； S33、将细节特征图输入基于查询匹配的病害注意力提取分支，计算查询向量和与查询匹配的键向量； S34、将细节特征图输入多尺度内容特征提取分支，计算值向量和与查询匹配值向量； S35、将查询向量、查询匹配键向量和查询匹配值向量分别作为自注意力机制的Query、Key和Value输入，计算一阶段病害定位注意力特征图； S36、基于一阶段病害定位注意力特征图，分别计算得二阶段病害定位注意力特征图、得到三阶段病害定位注意力特征图、四阶段病害定位注意力特征图； S4、构建病害定位注意力特征解码模型，使用自适应特征融合方法融合浅层和深层特征，通过深度监督策略计算每个阶段分割特征图的分割结果； S5、对分割结果进行二值化处理和优化处理，得到优化的隧道裂缝病害的二值化结果，根据优化的隧道裂缝病害的二值化结果识别裂缝病害走向。

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