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龙图腾网获悉中国建筑标准设计研究院有限公司申请的专利一种基于CoAtNet网络的混凝土试块防伪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：CN119887749B 。

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：202510352242.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于CoAtNet网络的混凝土试块防伪检测方法及系统是由马德云;左勇志;罗文斌;鲁巧稚;高晓明;王智慧;周敬;刘云龙;马晨光;刘政;张丽娟;何赫;安晓莹;李鹏伟;史思博;马强;曹俊;刘娟;董立曼;李明坤;李扬波设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CoAtNet网络的混凝土试块防伪检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及试块防伪检测技术领域，公开了一种基于CoAtNet网络的混凝土试块防伪检测方法及系统，包括：获取混凝土试块，对测试前的混凝土试块和测试后的混凝土试块进行图像采集，得到实验前试块图像和试验后试块图像，将实验前试块图像和试验后试块图像输入至初始卷积层模块、多级重复卷积模块、特征整合模块和特征融合，得到实验前初始浅层特征和实验后初始浅层特征，减少特征维度，得到实验前特征向量和试验后特征向量，基于实验前特征向量和试验后特征向量进行相似度计算，若二者相似，则混凝土试块在实验前和试验后为同一混凝土试块。本发明节省了人工和时间，避免了试块被更换导致的工程质量问题。

本发明授权一种基于CoAtNet网络的混凝土试块防伪检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CoAtNet网络的混凝土试块防伪检测方法，其特征在于，包括： 获取混凝土试块，对测试前的混凝土试块和测试后的混凝土试块进行图像采集，得到实验前试块图像和试验后试块图像； 将实验前试块图像和试验后试块图像输入至初始卷积层模块，得到实验前初始卷积特征和实验后初始卷积特征； 初始卷积层模块包括第一卷积模块和第二卷积模块，第一卷积模块和第二卷积模块为2个3×3的卷积核； 将实验前初始卷积特征和实验后初始卷积特征输入至多级重复卷积模块，得到实验前深化卷积特征和实验后深化卷积特征； 多级重复卷积模块包括第一重复卷积模块和第二重复卷积模块，第一重复卷积模块和第二重复卷积模块为2个1×1的卷积核和1个4×4的深度分离卷积； 将实验前深化卷积特征和实验后深化卷积特征输入至特征整合模块，得到实验前高级卷积特征和实验后高级卷积特征； 特征整合模块包括第一整合模块和第二整合模块，第一整合模块和第二整合模块为重复的关联注意力机制和前馈神经网络； 将实验前深化卷积特征和实验后深化卷积特征输入至第一整合模块得到实验前第一整合模块特征和实验后第一整合模块特征，其中公式为， ； ； 其中，表示第一整合模块； FFN表示前馈神经网络； 表示重复的关联注意力机制； 表示实验前第一整合模块特征； 表示实验后第一整合模块特征； 将实验前第一整合模块特征和实验后第一整合模块特征输入至第二整合模块得到实验前高级卷积特征和实验后高级卷积特征，其中公式为， ； ； 其中，表示第二整合模块； 表示实验前高级卷积特征； 表示实验后高级卷积特征； 基于得到的实验前图像的特征和试验后图像的特征分别对其进行特征融合，逐步融合更深层的特征到浅层特征，得到实验前初始浅层特征和实验后初始浅层特征； 将每一层提取的实验前图像的特征和试验后图像的特征存储在实验前特征列表和试验后特征列表中； 基于FPN策略逐步融合更深层的特征到浅层特征，得到实验前初始浅层特征和实验后初始浅层特征，其中公式为， ； ； 其中，表示特征融合； 表示实验前特征列表； 表示实验后特征列表； 表示实验前初始浅层特征； 表示实验后初始浅层特征； 对实验前初始浅层特征和实验后初始浅层特征进行减少特征维度，得到实验前特征向量和试验后特征向量； 基于实验前特征向量和试验后特征向量进行相似度计算，若二者相似，则混凝土试块在实验前和试验后为同一混凝土试块。

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