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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于双重视觉状态空间模型的皮带撕裂检测方法和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：CN119006434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411201826.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双重视觉状态空间模型的皮带撕裂检测方法和系统是由张天翔;刘茜;李江昀;袁立;王宏设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重视觉状态空间模型的皮带撕裂检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于双重视觉状态空间模型的皮带撕裂检测方法和系统，包括：将待检测皮带表面图像输入训练完成的皮带撕裂图像缺陷检测主干网络，这个主干网络由图像序列化模块、双重视觉状态空间皮带撕裂图像特征提取网络、多尺度特征融合模块和双分支目标检测输出模块组成；图像序列化模块，将图像进行序列化，输出图像序列和图像微序列；双重视觉状态空间皮带撕裂图像特征提取网络，提取皮带撕裂小目标缺陷全局语义类别信息和局部细节信息；多尺度特征融合模块，进行多尺度特征融合得到三种尺寸的图像融合特征；双分支目标检测输出模块，使用两个分支分别做目标识别和分类任务，并输出最终的目标检测结果。本发明可以对皮带撕裂进行精准检测。

本发明授权基于双重视觉状态空间模型的皮带撕裂检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双重视觉状态空间模型的皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待检测皮带表面图像； S2、将所述待检测皮带表面图像输入训练完成的皮带撕裂图像缺陷检测主干网络，检测输出目标检测结果，所述皮带撕裂图像缺陷检测主干网络由图像序列化模块、双重视觉状态空间皮带撕裂图像特征提取网络、多尺度特征融合模块和双分支目标检测输出模块组成； 其中，所述图像序列化模块，将所述待检测皮带表面图像进行序列化，输出图像序列和图像微序列； 所述双重视觉状态空间皮带撕裂图像特征提取网络，使用双重视觉状态空间特征提取模块，提取皮带撕裂小目标缺陷全局语义类别信息和局部细节信息； 所述多尺度特征融合模块，使用基于视觉状态空间特征提取模块的特征金字塔结构，进行多尺度特征融合，得到三种尺寸的图像融合特征； 所述双分支目标检测输出模块，使用两个分支，利用所述三种尺寸的图像融合特征，分别做目标识别和分类任务，并输出最终的目标检测结果； 所述图像序列化模块，先将所述待检测皮带表面图像进行图像切块，得到多个图像块； 再将每个图像块进行图像局部切块，得到多个局部图像块； 再利用卷积下采操作，将切块后的图像块和局部图像块，分别转换成图像序列和图像微序列这两个图像序列对，所述图像序列和图像微序列都是离散的二维图像序列； 所述双重视觉状态空间特征提取模块中的第一个双重视觉状态空间特征提取模块，将所述图像序列和图像微序列作为输入，首先利用一个由视觉状态空间特征提取模块构成的局部视觉状态空间分支，提取所述图像微序列内部的图像局部特征，并且和输入的图像序列通过相加的方式进行特征融合，然后将融合后的序列特征送入另一个由视觉状态空间特征提取模块构成的全局视觉状态空间分支，提取图像序列间的长距离全局语义类别信息，同时建模图像序列全局特征和图像微序列局部特征之间的关系，得到图像融合特征，将所述局部视觉状态空间分支提取的图像局部特征和所述全局视觉状态空间分支提取的图像融合特征两个部分，送入级联的第二个双重视觉状态空间特征提取模块中继续提取更深层的图像特征。

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