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龙图腾网获悉成都飞机工业(集团)有限责任公司申请的专利一种基于多模态边缘云传输的受限空间质量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：CN120833545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511324377.7，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权一种基于多模态边缘云传输的受限空间质量检测方法是由寸文渊;乔鸿海;高恒一;许杨玲;魏来;柯莉;刘小祎;周悦;李志斌设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态边缘云传输的受限空间质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态边缘云传输的受限空间质量检测方法，属于工业制造及质量检测技术领域，创新性融合头戴式相机、柔性孔探设备、阶差间隙检测设备，构建毫米级三维空间感知网络，覆盖人员可达与不可达区域，解决传统人工检测视野受限问题。边缘检测设备作为数据中转站，实时处理多模态数据视频流、测量数据、语音，通过FFmpeg技术实现高分辨率视频本地解码与腕式终端实时显示。在YOLOv8的Neck部分引入CBAM注意力机制，通过通道与空间注意力加权增强划痕特征表示；采用SIoU损失函数替代传统IoU，综合考虑预测框与真实框的重叠面积、中心点距离及宽高比，显著提升微缺陷检出率。

本发明授权一种基于多模态边缘云传输的受限空间质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态边缘云传输的受限空间质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：内部作业人员携带边缘检测设备进入待测工件，在受限空间内启动各数据采集设备； 所述步骤S1中，确定待检测工件，由内部作业人员携带各数据采集设备及边缘检测设备进入待测工件的狭窄空间；各数据采集设备包括头戴式相机、孔探设备、阶差间隙检测设备和头戴式耳机；边缘检测设备作为数据中转站与各数据采集设备相连接，使用数据采集设备对工件内部进行扫描并传输至边缘检测设备；每套便携式设备上均配有照明设备，作业人员根据需要打开或关闭照明设备来保证采集的数据可用性； 步骤S2：内部作业人员佩戴的腕式显示终端实时显示头戴式相机与孔探设备的视频画面； 步骤S3：受限空间内部的头戴式相机与孔探设备的视频数据、阶差间隙检测数据、实时语音交互数据通过TCPIP传输至外部数据处理中心； 步骤S4：外部数据处理中心对接收到的视频数据进行划痕检测，并将划痕检测关键帧数据、视频流数据、阶差间隙检测数据选择性地录入数据库； 所述步骤S4中，包括以下步骤： 步骤S41：外部数据处理中心对接收到的头戴式耳机视频流、孔探设备视频流、阶差间隙检测设备字符串及头戴式耳机音频分类别做出不同操作； 步骤S42：对于头戴式耳机视频流、孔探设备视频流基于YOLOv8网络对其进行划痕检测与识别，通过在YOLOv8的Neck部分引入CBAM注意力机制，并采用SIoU损失函数进行参数更新； 步骤S43：将待检测的图像尺寸缩放到640×640并送入训练完成的神经网络模型中进行检测； 步骤S44：图像首先来到模型中的Backbone部分，经过Backbone的P1层，一个标准的3×3Conv模块，卷积核大小为32，即得到一个通道数为32的特征图； 步骤S45：特征图经过P2层的标准3×3Conv模块和网络的第2层C2f模块，特征图通道数为64，C2f采用了更多的跳跃连接与特征拼接，使特征更加丰富； 步骤S46：特征图经过P3层的标准3×3Conv模块和网络的第4层C2f模块，通道数为128，C2f用于进一步融合特征图； 步骤S47：特征图经过P4层的标准3×3Conv模块和网络的第6层C2f模块，通道数为256，C2f用于进一步融合特征图； 步骤S48：特征图经过P5层的标准3×3Conv模块和网络的第8层C2f模块，通道数为512，C2f用于进一步融合特征图； 步骤S49：特征图经过SPPF模块，通道数为512，用于空间金字塔池化，实现不同尺度的特征提取，捕获目标不同尺度的细节信息； 步骤S410：特征图来到模型当中的Neck模块，首先经过上采样操作将特征图扩大一倍，与经过第6层的特征图进行拼接，然后将拼接的特征经过网络的第12层C2f模块，接着经过CBAM注意力机制模块，用于提升特征表示能力以及强化空间信息，输出维度大小为256的特征图； 步骤S411：将上一层的特征图经过上采样将特征图扩大一倍，与经过第4层的特征图进行拼接，然后将拼接的特征经过网络的第16层C2f模块，接着经过CBAM注意力机制模块，输出维度大小为128的特征图； 步骤S412：将上一层的特征图经过标准3×3Conv模块，与经过第13层的特征图进行拼接，然后将拼接的特征经过网络的第20层C2f模块，接着经过CBAM注意力机制模块，输出维度大小为256的特征图； 步骤S413：将上一层的特征图经过标准3×3Conv模块，与经过第9层的特征图进行拼接，然后将拼接的特征经过网络的第24层C2f模块，接着经过CBAM注意力机制模块，输出维度大小为512的特征图； 步骤S414：将经过第17层的特征图输入到网络的Head模块，进行划痕目标的识别与位置定位； 步骤S415：将经过第21层的特征图输入到网络的Head模块，进行划痕目标的识别与位置定位； 步骤S416：将经过第25层的特征图输入到网络的Head模块，进行划痕目标的识别与位置定位； 步骤S417：头戴式相机视频流、孔探设备视频流检测出的划痕关键帧自动录入外部数据处理中心数据库中，在可视化界面中可实时查看与追溯历史数据； 步骤S418：对于阶差间隙检测设备字符串数据，其经过外部数据处理中心被分割为检测类别和真实数值，分割后的数据按照检测时间自动录入外部数据处理中心数据库； 步骤S419：外部数据处理中心配备专业的数据库可视化交互界面，作业人员能够基于此界面对数据库执行数据的增添、删除、修改及查询操作； 步骤S420：对于数据库中的历史数据，选择代表性数据自动生成个性化报表，此报表功能模块具备完善的评论嵌入机制； 步骤S421：外部数据处理中心及内部边缘设备均配备头戴式耳机装置，以此搭建起内外部实时语音通讯链路，确保内外部之间能够实现即时且高效的语音信息交互。

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