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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种融合先验结构知识的部件目标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：CN116977836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310558369.3，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种融合先验结构知识的部件目标识别方法是由彭刚;彭嘉悉;王超泽设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合先验结构知识的部件目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种融合先验结构知识的部件目标识别方法，包括：采集车间内复杂器械上各区域的巡检图像，基于每张巡检图像的采集位置，利用位置约束映射确定预采集的一张标准图像，获取由该标准图像得到的对应区域的多通道先验语义图像；采用预构建的多通道语义图像输入分支，将已训练的巡检图像特征提取网络对每张巡检图像所生成的最后两层高语义性特征图像和该张巡检图像对应的多通道先验语义图像进行融合，实现先验结构知识对巡检图像特征的增强；其中，多通道语义图像输入分支是通过结合Resnet的Bottleneck模块和可变形卷积算子构造得到；基于融合后的特征图像，通过回归与分类得到部件目标识别结果，提高部件识别精度。

本发明授权一种融合先验结构知识的部件目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合先验结构知识的部件目标识别方法，其特征在于，包括： 采集车间内复杂器械上各区域的巡检图像，基于每张巡检图像的采集位置，利用位置约束映射确定预采集的一张标准图像，获取由该标准图像得到的对应区域的多通道先验语义图像，其中，所述多通道先验语义图像的构建方式为：对该标准图像的部件标注信息进行信息转换，得到能够在图像上表达部件先验概率的信息形式；初始化通道数与复杂器械中所有部件类型总数一致的多通道灰度图像；将所述信息形式叠加在所述多通道灰度图像上，生成多通道先验语义图像，作为张量化的先验结构知识，每个通道的先验语义图像以像素值代表概率的形式表征某一种部件类型在该标准图像中的先验位置和大小； 采用预先构建的多通道语义图像输入分支，将已训练的巡检图像特征提取网络对每张巡检图像所生成的最后两层高语义性特征图像和该张巡检图像对应的所述多通道先验语义图像进行融合，实现先验结构知识对巡检图像特征的增强；其中，所述多通道语义图像输入分支是通过结合Resnet的Bottleneck模块和可变形卷积算子构造得到； 基于所述融合后的特征图像以及巡检图像特征提取网络其它输出层所输出的特征图像，通过回归与分类，得到部件目标识别结果； 其中，所述车间内的复杂器械上的部件按其位置是否固定分为固定部件和移动部件两种，且具体采用不同的先验语义图像构建方法构建相应类别通道的先验语义图像； 每张标准图像中固定部件对应类别通道的先验语义图像采用以下方式构建： 遍历该张标准图像中每一个固定部件，根据其边界框生成该固定部件的高斯椭圆二维语义正态分布； 将每个固定部件的高斯椭圆二维语义正态分布添加在对应类别通道的灰度图像的对应位置上，若同类型部件之间的高斯椭圆二维语义正态分布有重叠，重叠区每个像素取相对高值。

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