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龙图腾网获悉重庆科技大学申请的专利一种基于HMCNet的石油管道缺陷尺寸测量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：CN120235831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510301275.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于HMCNet的石油管道缺陷尺寸测量方法是由吕中亮;许攀;罗佳森;冯钰;田勤思;殷雷;赵雪;李沿霖设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于HMCNet的石油管道缺陷尺寸测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于HMCNet的石油管道缺陷尺寸测量方法，包括：S1、初始化石油管道拍摄设备参数，对石油管道进行多角度拍摄，获取石油管道不同部位的多组图像信息；S2、将获取到的图像信息输入至预先使用大量已知缺陷样本训练完成的深度学习网络HMCNet；S3、通过HMCNet将输入图像特征划分成多个区域，利用区域感知模块增强对目标图像的局部关注，识别并定位缺陷信息；S4、获取HMCNet的处理结果，输出石油管道缺陷的位置、类型和缺陷尺寸。本发明实现了石油管道缺陷位置、类型和尺寸的快速、精准检测，大幅提升检测效率和抗干扰能力，操作更加简便。

本发明授权一种基于HMCNet的石油管道缺陷尺寸测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HMCNet的石油管道缺陷尺寸测量方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化石油管道拍摄设备参数，对石油管道进行多角度拍摄，获取石油管道不同部位的多组图像信息； S2、将获取到的图像信息输入至预先使用大量已知缺陷样本训练完成的深度学习网络HMCNet； S3、通过HMCNet将输入图像特征划分成多个区域，利用区域感知模块增强对目标图像的局部关注，识别并定位缺陷信息； S4、获取HMCNet的处理结果，输出石油管道缺陷的位置、类型和缺陷尺寸； 所述S2中深度学习网络HMCNet包括主干网络、颈部网络和头部网络；获取的图像信息传输至主干网络中提取图像的多尺度特征，通过颈部网络对主干网络提取图像的多尺度特征进行融合，提取语义信息，利用头部网络根据颈部网络提供的语义信息进行目标检测，生成检测结果； 所述主干网络采用多分支异构融合架构，多分支异构融合架构包括轻量化分支和深度卷积分支；所述轻量化分支通过分组卷积和逐点卷积减少计算量，提取管道图像的基础特征；所述深度卷积分支根据输入图像特征动态调整不同卷积核的权重，增强对复杂缺陷特征的捕捉能力；所述轻量化分支和深度卷积分支的特征图通过跨通道交互模块进行融合，利用注意力机制在通道维度上对特征进行重分配，获取图像的多尺度特征。

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