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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);台深创(深圳)科技投资有限公司申请的专利一种高空建筑物表面缺陷机器人智能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：CN119887718B 。

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：202411991508.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种高空建筑物表面缺陷机器人智能检测方法是由高雨;李锦兴;宗立军;卢光明设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高空建筑物表面缺陷机器人智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高空建筑物表面缺陷机器人智能检测方法，包括：获取待检测的表面缺陷图像，将待检测的表面缺陷图像输入至机器人搭载的高空建筑物表面缺陷检测模型，获取表面缺陷检测结果；高空建筑物表面缺陷检测模型利用训练集训练获得；训练集包括：表面缺陷图像和缺陷标签；高空建筑物表面缺陷检测模型利用轻量卷积进行特征提取，并引入空间注意力机制计算特征图拼接后的注意力权重，将注意力权重赋予原始特征图。本发明利用神经网络学习不同种类缺陷的特征，构建缺陷检测的深度学习网络，并搭载到机器人操作系统上，通过机器人的运动，借助视觉传感器的视频流识别建筑物表面是否存在缺陷及其类型。

本发明授权一种高空建筑物表面缺陷机器人智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种高空建筑物表面缺陷机器人智能检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的表面缺陷图像，将所述待检测的表面缺陷图像输入至机器人搭载的高空建筑物表面缺陷检测模型，获取表面缺陷检测结果；所述高空建筑物表面缺陷检测模型利用训练集训练获得；所述训练集包括：表面缺陷图像和缺陷标签； 所述高空建筑物表面缺陷检测模型包括： Backbone模块，用于从所述待检测的表面缺陷图像提取若干特征层； Neck模块，用于对所述若干特征层进行特征融合，获取多个预测值； Head模块，用于对所述多个预测值进行解码，获取所述表面缺陷检测结果； 所述Neck模块还包括： 多个CA子模块，所述CA子模块依次设置有：第一CA单元、第二CA单元和第三CA单元；所述第一CA单元与末尾的第二残差连接子模块连接，所述第二CA单元与所述第三CA单元分别与第三残差连接子模块连接； 所述CA子模块，用于计算特征图拼接后的注意力权重，将注意力权重赋予原始特征图，输出三个特征层； 计算所述特征图拼接后的注意力权重，将注意力权重赋予原始特征图包括： 对水平和垂直方向的特征图进行全局平均池化： 其中，Xh、Xw分别表示水平和竖直方向平均池化的结果，PoolX,H,1、PoolX,1,W分别表示高度和宽度方向的平均池化，即计算池化窗口内所有值的平均值，X表示输入数据，H表示池化窗口在高度方向上的大小，W表示池化窗口在宽度方向上的大小； 将水平和垂直方向的特征图拼接在一起并进行转化并计算两个方向上的注意力权重： F＝actBNconvcontactXh,Xwgh＝splitFhgw＝splitFw其中，F表示平均池化后的特征图，gh、gw表示高度和宽度方向的注意力权重，BN表示批标准化，conv表示卷积，contactXh,Xw表示拼接操作，Fh、Fw表示F在高度和宽度方向上的分割； 将两个方向上的注意力权重应用到原始特征图上： 其中，⊙表示矩阵的hadamard积，即对应位置元素相乘； 所述高空建筑物表面缺陷检测模型利用轻量卷积进行特征提取，并引入空间注意力机制计算特征图拼接后的注意力权重，将注意力权重赋予原始特征图。

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