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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利一种网衣破损检测模型建立检测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：CN120047797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510510130.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种网衣破损检测模型建立检测方法是由林邦姜;郑博文;骆加彬设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网衣破损检测模型建立检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水下目标检测领域，具体涉及一种网衣破损检测模型建立检测方法，建立YOLOv8‑EAC模型，该YOLOv8‑EAC模型是改进的YOLOv8模型，包括对输入图像进行特征提取的主干网络Backbone、对特征图进行特征提取与融合的颈部网络Neck和对颈部网络Neck提供的融合特征进行输出的头部网络Head；将原主干网络Backbone中的前两个Conv层替换为EES模块,将YOLOv8模型中的其它Conv模块替换为ASAD模块,将YOLOv8模型中的C2F模块替换为C2F‑FEC模块；采用YOLOv8‑EAC模型进行网衣破损的检测，能够实现网衣破损的非接触式实时检测，提高了网衣破损检测精度及速度。

本发明授权一种网衣破损检测模型建立检测方法在权利要求书中公布了：1.一种网衣破损检测模型建立方法，其特征在于：建立YOLOv8-EAC模型， 该YOLOv8-EAC模型是改进的YOLOv8模型，包括对输入图像进行特征提取的主干网络Backbone、对特征图进行特征提取与融合的颈部网络Neck和对颈部网络Neck提供的融合特征进行输出的头部网络Head； 将原主干网络Backbone中的前两个Conv层替换为EES模块,该EES模块集成了边缘和空间信息提取，通过多个卷积层将边缘特征检测与空间上下文捕获相结合； 将YOLOv8模型中的其它Conv模块替换为ASAD模块,该ASAD模块能够有效地提取图像中的多种特征，并通过Softmax操作对特征进行分类； 将YOLOv8模型中的C2F模块替换为C2F-FEC模块，该C2F-FEC模块为将C2F模块中的原始瓶颈模块替换为FasterNet_EMA_CBAM模块获得； FasterNet_EMA_CBAM模块包括依次连接的Pconv模块、第一PWConv模块、第二PWConv模块、EMA模块、CBAM模块和Concat模块； 所述Pconv模块用于对输入的图像进行卷积操作获得第一特征图； 所述第一PWConv模块用于对所述第一特征图进行点卷积操作，对点卷积操作后的特征图进行批量归一化处理并通过Relu激活函数输出第二特征图； 所述第二PWConv模块用于对所述第二特征图进行点卷积操作获得第三特征图； 所述EMA模块对所述第三特征图的通道维度进行重新整形，将部分通道重新映射到批量维度，将批量维度分为多组子特征图，采用三个支路分别对该多组子特征图进行处理，其中两个支路分别沿高度方向和宽度方向对该多组子特征图进行全局平均池化操作，另外一个支路采用3×3卷积对该多组子特征图进行卷积操作生成第七特征图，该EMA模块输出聚合特征图； 所述CBAM模块对所述聚合特征图分别进行全局平均池化和全局最大池化，将全局平均池化后的特征图和全局最大池化后的特征图通过一个共享的全连接层和激活函数输出通道注意力图； 通过所述Concat模块将所述通道注意力图与所述第一特征图进行拼接输出。

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