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龙图腾网获悉天津立中车轮有限公司申请的专利一种车轮混包检测方法和装置、模型及训练方法和装置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：CN120107681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510187713.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种车轮混包检测方法和装置、模型及训练方法和装置是由张川;赵晴竹;赵磊;张建明;于强;赵兵华;赵西;王永鹏;高博;唐兴龙;屈宗龙;刘玉江设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车轮混包检测方法和装置、模型及训练方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种车轮混包检测方法和装置、模型及训练方法和装置，该模型融合了YOLOv10‑S与TripletSiamesenetwork。TripletSiamesenetwork采用ResNet50前47层为特征提取层，并加入通道与空间注意力机制。通道注意力机制对特征图进行全局最大池化和平均池化，输入共享感知机；空间注意力机制则处理通道注意力机制输出的特征图。该模型结合了两网络优点，通过注意力机制提升检测性能。训练后，模型能准确识别车轮图像，有效解决车轮混包检测问题，为车轮质量检测提供了高效方案。

本发明授权一种车轮混包检测方法和装置、模型及训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种车轮混包检测模型训练方法，其特征在于，车轮混包检测模型包括：YOLOv10-S网络和TripletSiamesenetwork网络； 所述TripletSiamesenetwork网络与所述YOLOv10-S网络连接，所述TripletSiamesenetwork网络采用ResNet50网络的前47层作为特征提取层，并引入通道注意力机制模块、空间注意力机制模块； 所述通道注意力机制模块将所述特征提取层提取的特征图分别进行全局最大池化和全局平均池化后，输入到共享感知机；所述空间注意力机制模块将所述通道注意力机制模块输出的特征图分别进行处理； 车轮混包检测模型训练步骤，包括： 获取图片训练集，包括完整车轮和遮挡车轮2个类别标签； 将所述图片训练集输入到YOLOv10-S网络中，获得边界框和类别标签； 根据所述边界框和所述类别标签生成三元组样本，所述三元组样本包括锚点样本、正样本和负样本； 通过所述特征提取层提取所述三元组样本的特征图，包括特征图1、特征图2和特征图3；基于所述特征图1、特征图2和特征图3，分别进行全局最大池化和全局平均池化，输入到通道注意力机制模块，获得特征图1-1、特征图2-1和特征图3-1；分别将所述特征图1-1、特征图2-1和特征图3-1输入到空间注意力机制模块，获得改进特征图1、改进特征图2和改进特征图3； 所述改进特征图1、改进特征图2和改进特征图3分别依次输入到平铺层和全连接层，再进行损失函数计算。

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