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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于轻量级光谱注意力网络的铝合金牌号识别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：CN119513576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411652117.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于轻量级光谱注意力网络的铝合金牌号识别方法是由李福生;张庆伦;杨婉琪;吕树彬设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量级光谱注意力网络的铝合金牌号识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于光谱技术和深度学习技术领域，提供一种基于轻量级光谱注意力网络的铝合金牌号识别方法，用以提高铝合金牌号识别的准确性和鲁棒性。本发明首先，通过格拉姆场变换将一维XRF光谱转换为二维谱图，用以丰富空间信息并放大光谱细节差异；然后，提出轻量级光谱注意力模块，该模块通过简单的自适应计算来减少计算量、关注谱图的重要信息并抑制冗余信息；最后，在轻量级空间注意力模块的基础上结合ShuffleNet结构设计了轻量级空间自关注网络，实现铝合金牌号的准确识别，有效提高铝合金牌号识别的准确性和鲁棒性；并且，本发明中铝合金牌号识别方法作为一种端到端的深度学习模型，无需对样本进行复杂预处理即可准确识别出合金的牌号。

本发明授权一种基于轻量级光谱注意力网络的铝合金牌号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级光谱注意力网络的铝合金牌号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取先验牌号的铝合金样本的XRF一维光谱信息，采用格拉姆角差场变换对XRF一维光谱信息进行编码，得到格拉姆角差场； 将铝合金样本的格拉姆角差场作为输入，铝合金样本的先验牌号作为标签，构成训练集； 构建轻量级光谱注意力网络并完成训练，轻量级光谱注意力网络包括：依次连接的卷积模块、Patch嵌入层、第一轻量级光谱注意力模块、第一Patch转换层、第二轻量级光谱注意力模块、第二Patch转换层、第三轻量级光谱注意力模块、最大池化层与分类头； 轻量级光谱注意力网络中，将轻量级光谱注意力模块的输入标记为Lin、输出标记为Lout，则轻量级光谱注意力模块具体表示为： 其中，Norm表示标准化，LFFN表示轻量级前馈增强模块，LMHA表示轻量级多头自注意模块，表示矩阵加法； 将轻量级多头自注意模块的输入标记为LMin、输出标记为LMout，轻量级多头自注意模块具体表示为： Q,K,V＝BN1dConv1dLMin LMout＝PConvW 其中，BN1d表示一维批量归一化，Conv1d表示一维卷积，Sigmoid表示sigmoid激活函数，PConv表示点卷积，表示矩阵乘法；KT表示K矩阵的转置；W表示权重矩阵，用于表示空间中的重要性分布；Q表示查询矩阵，K表示键矩阵，V表示值矩阵； 将轻量级前馈增强模块的输入标记为LFin、输出标记为LFout，轻量级前馈增强模块具体表示为： LFout＝GELUPConvGELUPConvLFin 其中，PConv表示点卷积，GELU表示GELU激活函数； 轻量级光谱注意力网络中，将Patch转换层的输入标记为Pmin、输出标记为Pmout，Patch转换层具体表示为： Pmout＝PConvPmin 其中，PConv表示点卷积； 获取待测铝合金的XRF一维光谱信息并转换得到格拉姆角差场，输入至训练后轻量级光谱注意力网络后，由轻量级光谱注意力网络输出牌号识别结果。

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