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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于FamsYOLO网络的新车表面缺陷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：CN120070429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510535095.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于FamsYOLO网络的新车表面缺陷检测方法及系统是由章露;姜楠;李子莫;王翔宇;赵宏宇;孙浚博设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FamsYOLO网络的新车表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为基于FamsYOLO网络的新车表面缺陷检测方法及系统，包括以下步骤：获取不同种类新车出厂前车辆的前、后、左、右以及顶面的图像，并标识出图像中的车辆表面缺陷，构建图像数据集；构建FamsYOLO网络，主干部分自上而下由头部DBL‑3模块和中间残差结构串行构成；颈部部分自下向上依次为DBL‑1模块、上采样、第一特征拼接、Fasterc3k2模块、Reshape变形、第二特征拼接、Fasterc3k2模块和SEnet模块；利用图像数据集训练FamsYOLO网络，训练后的网络用于新车表面缺陷的检测。能够在缺陷较小的情况下保持高准确性和鲁棒性，提高车辆表面缺陷较小时的检测性能。

本发明授权基于FamsYOLO网络的新车表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FamsYOLO网络的新车表面缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤： 步骤一：获取不同种类新车出厂前车辆的前、后、左、右以及顶面的图像，并标识出图像中的车辆表面缺陷，构建图像数据集； 步骤二：构建FamsYOLO网络， 所述FamsYOLO网络，包括主干、颈部和输出三部分，主干部分自上而下由头部DBL-3模块和中间残差结构串行构成；所述中间残差结构由一个一层残差模块以及三个二层残差模块串行构成； 颈部部分自下向上依次为DBL-1模块、上采样、第一特征拼接、Fasterc3k2模块、Reshape变形、第二特征拼接、Fasterc3k2模块和SEnet模块； 主干部分的第三个二层残差模块的输出连接颈部的DBL-1模块，DBL-1模块的输出经过上采样处理后与主干部分的第二个二层残差模块的输出进行特征拼接，之后经过Fasterc3k2模块处理后再与主干部分的第一个二层残差模块的输出经颈部的Reshape变形处理后的结果进行特征拼接，再经过一个Fasterc3k2模块和SEnet模块处理后获得颈部的输出； 所述Fasterc3k2模块包括依次连接的卷积核1×1、特征分割操作、两个FasterC3模块、特征拼接和卷积核1×1，特征分割操作的一部分结果同时与第一个FasterC3模块的输出、第二个FasterC3模块的输出进行特征拼接，之后经卷积核1×1处理，获得Fasterc3k2模块的输出； 所述FasterC3模块包括依次连接的卷积核1×1、FasterBlock模块、特征拼接和卷积核1×1，第一个卷积核1×1的输出与FasterBlock模块的输出进行特征拼接，经第二个卷积核1×1处理获得FasterC3模块的输出； 所述FasterBlock模块包括依次连接的部分卷积核3×3、卷积核1×1、BN归一化、激活函数ReLu和卷积核1×1，部分卷积核3×3的输入与最后一个卷积核1×1的输出进行残差连接，获得FasterBlock模块的输出； 输出部分自上向下依次为DBL-1模块、DBL-3模块、DBL-1模块、DBL-3模块和卷积核1×1，通过对颈部的输出特征图进行处理，能够识别一张图像中车辆的表面缺陷，并在图像中显示检测目标的类别和边界框； 至此完成FamsYOLO网络的构建； 步骤三：利用步骤一的图像数据集训练FamsYOLO网络，训练后的FamsYOLO网络用于新车表面缺陷的检测。

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