北京理工大学李叔罡获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于跨布匹纹理特征增强的断经断纬检测模型及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：CN119762414B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411051820.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于跨布匹纹理特征增强的断经断纬检测模型及检测方法是由李叔罡;刘驰设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于跨布匹纹理特征增强的断经断纬检测模型及检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于跨布匹纹理特征增强的断经断纬检测模型及检测方法，所述检测模型包括:布匹图像纹理增强模块、纹理特征联合注意力模块和瑕疵类别原型对抗模块；所述检测方法包括：步骤1.采集源域布匹瑕疵图像数据集DS和目标域布匹瑕疵图像数据集DT，对域特征提取器VA和增强域特征提取器VB分别进行参数初始化；步骤2.随机采样一个源域布匹图像样本和一个目标域布匹图像样本等步骤；本发明所具有的优越效果在于：通过整合源域和目标域图片的细节纹理知识，解决了传统目标检测模型在面对分布偏移时性能下降的问题，创新的跨域检测框架框架设计使得模型能够更好地适应新的数据分布，提高了检测的准确性和泛化能力。
本发明授权一种基于跨布匹纹理特征增强的断经断纬检测模型及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨布匹纹理特征增强的断经断纬检测系统，所述检测系统，包括跨域布匹瑕疵检测模型，跨域布匹瑕疵检测模型包括:布匹图像纹理增强模块、纹理特征联合注意力模块和瑕疵类别原型对抗模块,其中，布匹图像纹理增强模块采用快速傅里叶变换将输入图像从空间域转换至频域，并利用滤波器技术以突出图像中的高频纹理信息；纹理特征联合注意力模块对图像中关键区域和结构信息的深度学习，通过自注意机制整合了原始图像特征及经过纹理增强处理的特征，实现对图像关键区域的自适应权重调整，增强对复杂纹理和缺陷区域的检测能力；瑕疵类别原型对抗模块通过创建源域和目标域的类别原型，采用特征距离拉近和推远的策略，进一步对齐源域与目标域的特征分布，提升模型在目标域的泛化性和适应性。
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