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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种基于引导式自注意力机制的钢铁晶粒度定级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：CN116012342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310038495.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于引导式自注意力机制的钢铁晶粒度定级方法是由高放;李雪涛;殷林飞设计研发完成，并于2023-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于引导式自注意力机制的钢铁晶粒度定级方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于引导式自注意力机制的钢铁晶粒度定级方法。首先，本发明方法从所需定级的钢铁材料中收集钢铁样本切片，随后使用光学显微镜对样本进行晶粒度图片采集，晶粒度图片经模糊逻辑方法预处理后，输入至引导式自注意力机制网络；本发明方法输出相应的钢铁晶粒度等级，并完成对钢铁材料的晶粒度等级标注。本发明方法能解决当前钢铁行业晶粒度人工定级方法精度低耗时长的痛点问题，并且不需大型服务器作为支撑，无需加载预训练模型即能实现99.8%的钢铁晶粒度定级精度。

本发明授权一种基于引导式自注意力机制的钢铁晶粒度定级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于引导式自注意力机制的钢铁晶粒度定级方法，其特征在于，在使用过程中的步骤为： 步骤1：利用光学显微镜对钢铁样本进行晶粒度图片采集，利用模糊逻辑方法对晶粒度图片进行预处理，滤除冗余的纹理信息以及噪点； 步骤2：经过预处理后的晶粒度图片会被同时输入至特征编码器中的稠密网络分支和司文转换器网络分支，稠密网络分支由4个稠密网络模块组成，司文转换器网络分支由3个司文转换器模块组成； 当第一个司文转换器模块对晶粒度图片完成下采样特征提取后，将所得特征图与第一个稠密网络模块所得特征图在通道维度上合并，合并后的特征图被输入至第二个稠密网络模块，所得特征图与第二个司文转换器模块下采样后的特征图进行合并，以此类推，最后会由第四个稠密网络模块输出特征图； 步骤3：特征图线性映射出键矩阵和值矩阵，司文转换器网络处理所得特征图映射出询问矩阵，利用Softmax层计算出权重系数，对值矩阵进行约束，从而得出矩阵： 其中，为键矩阵和值矩阵的维数，为司文转换器网络中用于标记像素块之间的相对位置偏差，表示对键矩阵进行转置操作； 步骤4：采用三流融合模块利用多种注意力机制和连接策略，增强基于引导式自注意力机制的钢铁晶粒度定级方法的泛化能力；最终特征图为： 其中，，，，表示特征图经平均池化层处理，表示点积操作，即特征图与特征图对应位置上的像素进行相乘； 表示引导式自注意力模块处理所得特征图，即矩阵； 由通道注意力模块和全局注意力模块处理，表示利用全局注意力模块提取全局特征信息，表示利用通道注意力模块提取通道特征信息； 为平均池化层进行尺寸缩减处理； 步骤5：根据特征图，由线性层映射出大小的分类描述符向量，再利用交叉熵损失函数以及深度学习反向传播机制确定最终定级结果。

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