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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于轻量化深度学习和SE注意力机制的混凝土物相分割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：CN119919429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510092362.6，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于轻量化深度学习和SE注意力机制的混凝土物相分割方法是由林均霖;金林;苗艳春;芦泽宇;蒋金洋设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化深度学习和SE注意力机制的混凝土物相分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化深度学习和SE注意力机制的混凝土物相分割方法。该方法采用X射线断层扫描获取混凝土原始图像；在预处理中，采用半自动化标注方法对混凝土物相进行精确标注；将数据集划分为训练集、验证集和测试集；在U‑Net网络架构的基础上，采用减少卷积层通道数的策略实现网络轻量化，并嵌入SE注意力机制构建SEU‑Net模型；通过模型训练与调优，最终在测试集上进行模型评估。本发明构建的SEU‑Net模型在混凝土物相分割任务中，mIoU达到了88.5％，较U‑Net模型显著提高了9.7％，同时通过轻量化设计减少了模型参数量和计算资源消耗，能够实现高效精确的混凝土物相分割。

本发明授权一种基于轻量化深度学习和SE注意力机制的混凝土物相分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化深度学习和SE注意力机制的混凝土物相分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1数据获取：通过X射线断层扫描技术获取高分辨率混凝土内部结构图像，即原始图像； 2数据预处理：对原始图像进行预处理，并采用半自动化标注方法对混凝土物相进行标注，形成初始数据集； 3数据分割：将初始数据集划分为训练集、验证集和测试集； 4模型架构轻量化设计：在U-Net网络架构的基础上，通过减少各卷积层通道数降低模型参数量，构建轻量化U-Net模型；减少各卷积层通道数的方式包括在编码器与解码器的各级卷积模块中，以相对于U-Net模型预设通道数量更小的通道数进行特征提取与融合，降低模型整体参数量和计算资源消耗； 5SE注意力机制集成：在轻量化U-Net模型的编码器与解码器的卷积层中嵌入SE注意力机制，构建SEU-Net模型，通过利用通道自适应加权增强模型对混凝土不同物相的特征提取和分类能力； 6模型训练：使用步骤3得到的训练集对SEU-Net模型进行训练，利用步骤3得到的验证集进行验证，基于验证结果进行超参数调优，并保存训练后得到的最优模型； 7模型测试：将步骤3得到的测试集输入最优模型进行高精度物相分割，输出预测掩膜，并给出评估指标。

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