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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种基于交叉注意力的图文模态废钢金属元素检测系统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：CN119380873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411518015.7，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于交叉注意力的图文模态废钢金属元素检测系统是由吴宣够;李汶昇;张卫东设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交叉注意力的图文模态废钢金属元素检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及金属元素检测技术领域，公开一种基于交叉注意力的图文模态废钢金属元素检测系统，包括图像获取模块、文本获取模块、数据预处理模块、数据集划分模块、图像特征提取模块、文本特征提取模块、交叉注意力机制模块、特征融合模块、分类器模块、模型评估与优化模块、金属元素数据库、结果输出模块、系统部署与应用模块。通过引入交叉注意力机制，能有效融合视觉和文本特征，使得模型在处理相似外观的金属时，依赖于图像特征的同时能利用文本特进行区分，显著提高识别准确性，且系统能充分利用图像模态和文本模态的信息，使得模型能更全面、深入地分析废钢特性，提升分类效果。

本发明授权一种基于交叉注意力的图文模态废钢金属元素检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉注意力的图文模态废钢金属元素检测系统，其特征在于，包括图像获取模块、文本获取模块、数据预处理模块、数据集划分模块、图像特征提取模块、文本特征提取模块、交叉注意力机制模块、特征融合模块、分类器模块、模型评估与优化模块、金属元素数据库、结果输出模块和系统部署与应用模块； 所述图像获取模块配备高清摄像设备，用于采集卸载废钢料的现场图像；所述文本获取模块负责为图像编写描述文本；所述数据预处理模块包括图像预处理和文本预处理；所述数据集划分模块将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并对训练集进行K折交叉验证；所述图像特征提取模块使用预训练的卷积神经网络提取图像的视觉特征；所述文本特征提取模块使用预训练的语言模型对文本进行编码，以生成文本特征表示；所述交叉注意力机制模块负责在图像特征和文本特征间计算注意力权重；所述特征融合模块将交叉注意力机制计算的权重应用于图像特征和文本特征，以生成统一的跨模态高维特征向量；所述分类器模块处理跨模态高维特征向量，以生成废钢金属种类的概率分布；所述模型评估与优化模块使用验证集评估模型性能，并进行调优，且使用独立的测试集评估模型性能；所述金属元素数据库包含不同金属种类及其元素组成的信息，支持根据金属种类查询元素组成；所述结果输出模块根据模型输出结果，判定废钢种类并查询对应的元素组成，并将金属种类和元素组成的信息进行输出；所述系统部署与应用模块将图像和文本描述传输至训练完成的废钢检测模型中，以输出废钢种类和金属元素判定结果； 所述图像特征提取模块使用预训练的卷积神经网络提取图像特征，公式如下： ，其中，是特征图中第k个特征图的i,j位置的值，是输入图像，是卷积核，是偏置，是激活函数； ，其中，是输入图像，池化窗口大小为m*n； 所述特征融合模块将交叉注意力机制计算的权重应用于图像特征和文本特征，并通过加权融合公式生成统一的跨模态高维特征向量，其中，加权融合公式为： ，其中，和是注意力权重，和是图像特征和文本特征； 所述分类器模块对跨模态高维特征向量进行处理，以生成废钢金属种类的概率分布，其中，分类器公式： ，其中，和分别是第一权重矩阵和第二权重矩阵，和分别是第一偏置向量和第二偏置向量，是融合后的特征向量。

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