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龙图腾网获悉广州城市理工学院申请的专利基于改进YOLOv11n的红外图像缺陷识别方法和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：CN119693654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411799888.X，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于改进YOLOv11n的红外图像缺陷识别方法和系统是由王耿森;马海霞;张子扬;唐睿麟;赵睿颖;曾楚楚;王岳凡设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv11n的红外图像缺陷识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及红外图像缺陷识别技术领域，提出一种基于改进YOLOv11n的红外图像缺陷识别方法和系统，所述红外图像缺陷识别方法包括以下步骤：S1：获取带有缺陷的红外图像；S2：向YOLOv11n模型的Neck部分中加入SMAttention注意力机制，得到YOLOv11n‑SMAttention模型，所述SMAttention注意力机制用于将带有缺陷的红外图像的特征图进行特征重标定；S3：将所述带有缺陷的红外图像输入至YOLOv11n‑SMAttention模型，以对红外图像的缺陷特征进行检测，得到红外图像的缺陷识别结果。本发明通过改进YOLOv11n算法，使其更适应红外图像中低对比度目标的检测，更有效地提取红外图像的特征，减少漏检率，在大幅度模型检测能力的同时，没有增加计算负担。

本发明授权基于改进YOLOv11n的红外图像缺陷识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv11n的红外图像缺陷识别方法，其特征在于，所述红外图像缺陷识别方法包括以下步骤： S1：获取带有缺陷的红外图像； S2：向YOLOv11n模型的Neck部分中加入SMAttention注意力机制，得到YOLOv11n-SMAttention模型； S3：将所述带有缺陷的红外图像输入至YOLOv11n-SMAttention模型，以对红外图像的缺陷特征进行检测，得到红外图像的缺陷识别结果； 在步骤S2中，SMAttention注意力机制包括： 对输入到SMAttention注意力机制的特征图执行全部平均池化和局部平均池化，分别得到所述特征图的全局特征和局部特征； 对所述局部特征依次执行变形与置换操作和第一卷积操作后，对处理后的局部特征进行加权处理得到局部注意力权重； 对所述全局特征依次执行维度变换操作和第二卷积操作后，对处理后的全局特征进行加权处理得到全局注意力权重； 使用激活函数对所述局部注意力权重进行激活和输出，得到第一结果，使用激活函数对所述局部注意力权重进行激活和输出，并执行自适应池化操作，得到第二结果； 将所述第一结果和所述第二结果进行特征融合，并与输入到SMAttention注意力机制的特征图进行逐元素相乘，得到重标定特征后的特征图； 在步骤S2中，向YOLOv11n模型的Neck部分中加入三层SMAttention注意力机制。

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