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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种新型矿业皮带撕裂分割模型与程度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：CN119850585B 。

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：202510019822.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种新型矿业皮带撕裂分割模型与程度检测方法是由肖冬;张汉权设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新型矿业皮带撕裂分割模型与程度检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种新型矿业皮带撕裂分割模型与程度检测方法。本发明包括矿业皮带图像处理模块，用于实时采集和处理皮带在运行过程中的撕裂图像；新型轻量化特征提取算法，用于增强对皮带图像中裂口的识别能力和提取不同形状的撕裂特征；大选择核高效通道注意力，用来捕获不同尺度变化的撕裂特征，充分提取皮带上下文的语义信息；像素注意力引导融合模块，从上下文分支中学习到有用的裂口特征而不会被海量细节信息淹没；撕裂程度检测模块，对矿业皮带撕裂图像进行撕裂面积计算，确定撕裂程度。本发明具有提高皮带撕裂分割的准确率且更加智能化的优点。

本发明授权一种新型矿业皮带撕裂分割模型与程度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种矿业皮带撕裂程度检测方法，其特征在于，包括以下步骤： A.矿业皮带图像处理模块1，实时采集和处理矿业皮带的撕裂图像，将处理后的矿业皮带的撕裂图像发送至轻量化特征提取算法2； B.轻量化特征提取算法2，对矿业皮带的撕裂图像进行特征处理，包括对皮带图像中裂口进行识别和提取不同形状的撕裂特征，将生成的特征图发送至大选择核高效通道注意力3；轻量化特征提取算法2对矿业皮带的撕裂图像进行特征处理还包括以下步骤： B1.使用第一卷积层对矿业皮带的撕裂图像进行通道变换，形成初级特征图； B2.对步骤B1生成的初级特征图使用双层Mamba类编码器进行特征变换来提取局部特征，形成次级特征图； B3.对步骤B2生成的次级特征图使用BN层进行归一化和线性变换，以实现更快的推理； B4.对步骤B3传入的信息使用用一个非线性激活函数ReLU，以增加非线性； C.大选择核高效通道注意力3，对矿业皮带撕裂图像的特征图进行分析，包括捕获不同尺度变化的撕裂特征和充分理解皮带上下文的语义信息，将语义信息发送至像素注意力引导融合模块4；大选择核高效通道注意力3对矿业皮带撕裂图像的特征图进行分析还包括以下步骤： C1.将轻量化特征提取算法2生成的特征图，经过高效通道机制和大选择核机制并行提取出通道权重和空间权重； C2.对步骤C1的通道权重和空间权重进行融合并经过Sigmoid缩放到0,1区间作为最终的特征权重； C3.与步骤C1的输入特征进行逐元素点乘获得皮带撕裂图像的输出特征； D.像素注意力引导融合模块4，接收大选择核高效通道注意力3传来的语义信息，从语义信息中有选择地学习到有用的裂口特征，生成撕裂分割的预测图，将预测图发送至撕裂程度检测模块5；像素注意力引导融合模块4接收大选择核高效通道注意力3传来的语义信息，从语义信息中有选择地学习到有用的裂口特征，生成撕裂分割的预测图，将预测图发送至撕裂程度检测模块5包括以下步骤： D1.使用细节分支来解析并保留来自前一级解码器块输出的高分辨率特征图的详细信息； D2.使用上下文分支负责聚合本地和全局的信息以解析长距离依赖关系； D3.让细节分支有选择地从上下文分支中学习到有用的语义撕裂特征而不会被海量的细节信息淹没； E.撕裂程度检测模块5，对撕裂分割的预测图统计类别像素点数量，进行撕裂面积计算，通过撕裂面积比例确定撕裂程度。

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