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龙图腾网获悉深圳市锐明像素科技有限公司申请的专利基于深度学习的井盖损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品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：CN119964013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510440063.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的井盖损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品是由王鹏;张凯;刘加美设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的井盖损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的井盖损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品。检测方法通过井盖检测模型在骨干网络设置不同尺度的特征提取模块，每个尺度的特征提取模块均设置有MSRGA子模块，MSRGA子模块在基于通道及空间两种注意力机制捕捉不同形状和大小的多尺度损伤特征的基础上，同步考虑上下文信息，可降低背景干扰，提高复杂背景下井盖损坏的检测效果。骨干网络还设置有CSFF模块，CSFF模块通过卷积分支和SPD卷积分支同时提取局部细节和多尺度的上下文信息，以有效捕捉井盖表面细微且复杂的损伤特征，增强特征表示，提高井盖损害的识别精度和可靠性。

本发明授权基于深度学习的井盖损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的井盖损坏检测方法，其特征在于，包括： 基于预先训练完成的井盖检测模型的骨干网络对待检测图像进行特征提取，得到图像特征；所述待检测图像包括井盖； 基于所述井盖检测模型的颈部网络对所述图像特征进行融合，得到目标融合特征； 基于所述井盖检测模型的检测网络对所述目标融合特征进行检测，得到所述待检测图像中井盖的检测结果； 其中，所述骨干网络包括m个不同尺度的特征提取模块，所述m为正整数，且所述m≥2；所述特征提取模块设置有MSRGA子模块，所述MSRGA子模块通过通道注意力机制和空间注意力机制提取并融合多尺度特征，所述图像特征基于融合后的多尺度特征得到； 其中，所述MSRGA子模块包括多尺度ECA融合块和多尺度ESA融合块，所述多尺度ECA融合块与所述多尺度ESA融合块基于残差结构连接；针对输入所述MSRGA子模块的第一输入特征： 通过所述多尺度ECA融合块对所述第一输入特征执行基于ECA的多尺度加权融合操作，得到第一融合特征； 通过所述多尺度ESA融合块对所述第一融合特征执行基于ESA的多尺度加权融合操作，得到第二融合特征； 通过残差结构将所述第二融合特征与所述第一输入特征进行拼接，得到所述第一输入特征对应的第一输出特征； 所述多尺度ECA融合块包括第一卷积层、多尺度特征提取结构以及ECA结构；所述多尺度特征提取结构包括至少2个尺度下的特征提取层；针对所述第一输入特征： 通过所述第一卷积层对所述第一输入特征执行通道压缩操作，得到第一卷积特征； 通过各尺度下的所述特征提取层对所述第一卷积特征依次执行自适应池化操作以及深度可分离卷积操作，得到各尺度下的卷积特征； 通过所述ECA结构对所述各尺度下的卷积特征执行ECA操作，以得到的通道权重对所述第一输入特征进行加权融合，得到所述第一融合特征。

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