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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种大型装置表面腐蚀检测方法及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：CN119273674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411656480.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种大型装置表面腐蚀检测方法及系统是由李家威;杨静;张伟设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大型装置表面腐蚀检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大型装置表面腐蚀检测方法及系统，用于解决现有的大型装置表面腐蚀检测技术导致目标检测的准确性较差的技术问题。方法包括获取待检测大型装置腐蚀图像，并将待检测大型装置腐蚀图像输入至预置大型装置表面腐蚀检测模型，预置大型装置表面腐蚀检测模型包括融合注意力特征提取网络、目标颈部网络和目标检测头；采用融合注意力特征提取网络对待检测大型装置腐蚀图像进行特征强化提取，生成强化特征图；通过目标颈部网络对强化特征图进行特征卷积融合，输出融合特征图；将融合特征图输入至目标检测头进行目标检测，输出腐蚀检测结果。

本发明授权一种大型装置表面腐蚀检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大型装置表面腐蚀检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测大型装置腐蚀图像，并将所述待检测大型装置腐蚀图像输入至预置大型装置表面腐蚀检测模型，所述预置大型装置表面腐蚀检测模型包括融合注意力特征提取网络、目标颈部网络和目标检测头； 采用所述融合注意力特征提取网络对所述待检测大型装置腐蚀图像进行特征强化提取，生成强化特征图； 通过所述目标颈部网络对所述强化特征图进行特征卷积融合，输出融合特征图； 将所述融合特征图输入至所述目标检测头进行目标检测，输出腐蚀检测结果； 所述融合注意力特征提取网络包括卷积融合注意力机制模块和多尺度特征融合模块；所述强化特征图包括第一强化特征图、第二强化特征图和第三强化特征图；所述采用所述融合注意力特征提取网络对所述待检测大型装置腐蚀图像进行特征强化提取，生成强化特征图，包括： 采用卷积融合注意力机制模块对所述待检测大型装置腐蚀图像进行卷积融合，生成第一卷积融合特征图； 通过卷积融合注意力机制模块对所述第一卷积融合特征图进行卷积融合，输出第一强化特征图； 将所述第一强化特征图输入至卷积融合注意力机制模块进行卷积融合，确定第二强化特征图； 采用卷积融合注意力机制模块对所述第二强化特征图进行卷积融合，输出第二卷积融合特征图； 通过多尺度特征融合模块对所述第二卷积融合特征图进行多尺度特征融合，生成第三强化特征图。

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