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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利面向装配顺序监测的图像多视角语义变化检测系统及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：CN115115819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210667801.8，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权面向装配顺序监测的图像多视角语义变化检测系统及方法是由陈成军;王金磊;李长治;史宏思;代成刚;黄居鑫;官源林;李东年;张庆海设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向装配顺序监测的图像多视角语义变化检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了面向装配顺序监测的图像多视角语义变化检测系统，包括特征提取模块、注意力模块、步骤识别模块、度量模块；特征提取模块采用一种密集连接的特征提取模型；注意力模块采用融合上下文特征的自注意力模型，对提取的双时图像特征信息加权处理，并将信息分别输入步骤识别模块和度量模块；将加权处理后的特征信息分别输入步骤识别模块和度量模块，以分别判断当前装配步骤和图像的变化区域，根据装配步骤赋值图像上的变化区域，得到语义变化图像；本发明还提供了基于该监测网络的监测方法，包括建立数据集阶段、训练阶段和测试阶段，能够监测漏装、错装、装配步骤等，根据实验对比现有的监测方法，本发明具有检测性能优良的优点。

本发明授权面向装配顺序监测的图像多视角语义变化检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.面向装配顺序监测的图像多视角语义变化检测系统，包括：特征提取模块、注意力模块和度量模块，其特征在于，还包括：步骤识别模块； 所述特征提取模块分别提取输入检测网络的不同视角的双时图像特征信息； 所述注意力模块对提取的双时图像特征信息加权处理，加权处理后的双时图像特征信息分别输入步骤识别模块和度量模块； 所述步骤识别模块检测变化目标物体的类别，并识别变化零部件当前所处装配阶段，对装配顺序进行监测；所述步骤识别模块具有一种使用Transformers方法处理全局特征信息的卷积神经网络； 所述度量模块判断图像的变化区域，根据步骤识别模块得到的目标类别对变化区域赋值，从而得到语义变化图像；先将特征提取模块输出的多组特征图相加，然后利用自注意力Cot机制对四组特征图进行加权处理，同时将四组特征图拼接，再次利用自注意力Cot机制加权处理拼接的特征图得到提取的特征，所述提取的特征用于自动选择和关注不同组之间更为有效的信息量，以生成图像变化区域；具体过程如下： 其中，表示特征图拼接，函数表示特征图重复n次在通道维度上连接操作，表示元素乘积，最后通过一个11卷积获得变化区域： 其中表示一个11卷积层，生成的变化区域。

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