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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利半监督油气管网环焊缝细粒度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：CN117078633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311052658.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权半监督油气管网环焊缝细粒度缺陷检测方法及系统是由魏秀参;陈昊设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本半监督油气管网环焊缝细粒度缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种半监督油气管网环焊缝细粒度缺陷检测方法及系统，方法包括：将半监督油气管网环焊缝细粒度缺陷检测数据集中的有标记图像数据和无标记图像数据分两支输入到神经网络模型中；提取两类数据的多尺度特征；将两类数据的多尺度特征分别堆叠后输入Transformer编码器，更新后的细粒度类别原型作为查询嵌入输入Transformer解码器，模型通过细粒度多标签分类损失和无标记回归损失更新参数。本发明针对半监督油气管网环焊缝细粒度缺陷图像，同时处理有标记和无标记数据，动量更新细粒度类别原型，使得模型能够利用标记受限数据，识别油气管网环焊缝细粒度级别的缺陷。

本发明授权半监督油气管网环焊缝细粒度缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种半监督油气管网环焊缝细粒度缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对原始半监督油气管网环焊缝细粒度缺陷检测数据集，有监督数据进行循环采样和数据增强操作，无监督数据仅进行数据增强操作； 步骤2，利用骨干网络提取两类数据的多尺度上特征，并均聚合获取对应特征向量，同时有标记细粒度数据的特征向量用于动量更新内存中的细粒度类别原型；具体如下： 对于给定输入图像分别为有标记图像数据Il和无标记图像数据Iu，令fCNN·；θ表示用于提取多尺度特征的骨干网络，θ为该网络的参数；由骨干网络提取的多尺度特征Fs可表示为： 其中s∈{1,2,…,S}是骨干网络的不同阶段，S是骨干网络的最后阶段；采用骨干网络的最后三个阶段的特征FS‑2、FS‑1和FS，同时对最后阶段特征FS下采样得到一个尺度更小且感受野更大的特征FS+1，然后这四个不同尺度不同维度的特征各自经过一个1×1的卷积后统一特征维度F'S‑2、F′S‑1、F′S和F′S+1；多尺度特征通过一个映射函数fmap，即全局最大聚合fGMP与平均操作后，即可得到数据对应的特征向量e： 有标记数据的特征向量el根据其细粒度类别c动量更新内存中的细粒度类别原型其中t为当前模型迭代次数，内存中的细粒度类别原型初始化为零向量α是动量超参数； 步骤3，将两类数据的多尺度特征分别堆叠后输入Transformer编码器，更新后的细粒度类别原型作为查询嵌入输入Transformer解码器，模型通过细粒度多标签分类损失和无标记回归损失更新参数。

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