长沙理工大学蒋田勇获国家专利权
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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种拉索振动识别方法、装置、设备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：CN118628908B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410670271.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种拉索振动识别方法、装置、设备及存储介质是由蒋田勇;胡淳俊;王磊;李凌云;彭建新;喻晨宇设计研发完成，并于2024-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种拉索振动识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及了一种拉索振动识别方法、装置、设备及存储介质，方法通过预设一个目标检测模型，先提取待检测图像的高语义特征和低语义特征，在编码阶段根据金字塔池化将高语义特征中提取出多尺度特征，在解码阶段利用有效通道注意力机制在低语义特征中进行特征提取，然后并联输入至卷积层中，融合得到输出特征，最后将两个阶段的特征融合，作为计算目标图像的最终特征。相较于现有方案，本方法设计了目标检测模型，在解码阶段增加了有效通道注意力机制和两个并列1×1卷积层，在编码阶段通过金字塔池化捕获待检测图像的深层语义信息，能够改善目标检测模型对图像深层特征的表征能力，提高目标检测模型对复杂图像背景分割精度及泛化能力。
本发明授权一种拉索振动识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种拉索振动识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测图像； 根据预设的目标检测模型从所述待检测图像中提取出目标图像，所述目标图像是检测出所述待检测图像中的拉索的图像；其中，所述根据预设的目标检测模型从所述待检测图像中提取出目标图像包括： 根据MobileNetv2提取所述待检测图像的第一特征和第二特征，所述第一特征是相较于所述第二特征的高语义特征，所述第二特征是相较于所述第一特征的低语义特征； 根据有效通道注意力机制从所述第二特征中提取第一中间特征，将所述第一中间特征输入至并列的两个1×1卷积层中以得到两个1×1卷积层分别输出的第二中间特征，并融合两个所述第二中间特征得到第三特征； 根据金字塔池化从所述第一特征中提取出第四特征； 融合所述第三特征与所述第四特征，得到融合的特征，根据所述融合的特征计算目标图像； 根据所述目标图像识别所述拉索振动。
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