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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于多层注意力的滚轮罐耳边缘图像提取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：CN120107295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510220516.5，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于多层注意力的滚轮罐耳边缘图像提取方法及系统是由白星振;于社平;陆翔;于皓;孟尧设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层注意力的滚轮罐耳边缘图像提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机图像处理技术领域，公开了一种基于多层注意力的滚轮罐耳边缘图像提取方法及系统，该方法旨在提高滚轮罐耳边缘检测的精度和鲁棒性，通过自适应特征增强策略，实现对滚轮罐耳边缘图像的高效提取。本发明方法结合多层次特征提取、前景与边缘特征融合及注意力机制模块，首先导入并预处理边缘检测数据集和滚轮罐耳原始图像，构建增强的数据集，然后设计多层次特征提取模块，从浅层到深层逐步提取特征并融合，再利用前景特征融合模块和边缘特征融合模块生成不同层次的特征图，并通过通道和空间注意力机制分别增强各层次特征，通过后处理生成高精度的二值边缘图，显著提升了对细节边缘和全局轮廓的检测能力，同时适用于多种工业场景。

本发明授权一种基于多层注意力的滚轮罐耳边缘图像提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多层注意力的滚轮罐耳边缘图像提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.对边缘检测数据集和滚轮罐耳原始数据预处理，构建训练数据集； 步骤2.使用多层次特征提取模块对训练数据集中图像进行多层次特征提取并融合，得到融合特征； 步骤3.采用前景特征融合模块增强融合特征，得到前景特征图；采用边缘特征融合模块增强融合特征，得到浅层边缘特征图、中层边缘特征图和深层边缘特征图； 步骤4.使用注意力机制模块分别对前景特征图、浅层边缘特征图、中层边缘特征图、深层边缘特征图进行增强处理； 步骤5.对增强浅层边缘特征图、增强中层边缘特征图、增强深层边缘特征图进行后处理并融合，得到二值边缘图； 步骤6.使用二值边缘图和增强前景特征图，结合训练数据集中的标签，反向传播训练多层次特征提取模块、前景特征融合模块、边缘特征融合模块及注意力机制模块； 步骤7.对输入图像进行滚轮罐耳边缘图像提取，得到滚轮罐耳边缘可视化图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东科技大学，其通讯地址为：266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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