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龙图腾网获悉湖南科技大学;贵州赣兴煤业有限公司;江西省投资集团有限公司申请的专利基于双重注意力与迁移学习的井下钻孔弱面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：CN121259537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511795144.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于双重注意力与迁移学习的井下钻孔弱面检测方法是由吴强;张保泉;顾军;杜彬;吴海;余伟健;王卫军;张自政;熊怀鑫;李树清设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重注意力与迁移学习的井下钻孔弱面检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双重注意力与迁移学习的井下钻孔弱面检测方法，基于双重注意力与迁移学习的井下钻孔弱面检测方法包括以下步骤：构建井下钻孔弱面图像数据集，生成目标域数据集；选取Crack500公开道路弱面数据集作为源域数据集；在基于迁移学习的初始化DeepLabv3+基础模型上，嵌入CBAM通道空间注意力模块和CCNET交叉注意力模块；将未参与训练的独立样本集放入模型中进行测试；将训练好的模型应用于新的钻孔弱面图像，得到钻孔弱面检测的结果。由此，在源域数据集中筛选与目标域数据集相似的源域样本，构建改进的DeepLabv3+基础模型，且在DeepLabv3+基础模型中嵌入CBAM通道空间注意力模块和CCNET交叉注意力模块，提升对井下钻孔图像中的弱面特征的感知能力，实现小样本条件下的高精度识别。

本发明授权基于双重注意力与迁移学习的井下钻孔弱面检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重注意力与迁移学习的井下钻孔弱面检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建井下钻孔弱面图像数据集，并进行数据预处理与增强，以生成目标域数据集； 选取Crack500公开道路弱面数据集作为源域数据集，提取所述源域数据集与所述目标域数据集的形态学特征，从而在所述源域数据集中筛选与所述目标域数据集相似度在预设区间的源域样本； 构建基于迁移学习的初始化DeepLabv3+基础模型，复用经筛选的所述源域样本预训练得到道路弱面模型权重，将其作为钻孔弱面检测模型的初始化基础，并将所述道路弱面模型权重直接迁移至待训练的所述目标域数据集对应的所述基于迁移学习的初始化DeepLabv3+基础模型上，加速训练进程； 在基于迁移学习的初始化DeepLabv3+基础模型上，嵌入CBAM通道空间注意力模块和CCNET交叉注意力模块，通过参数调优与特征融合逻辑优化模型，提升弱面特征提取精度，其步骤包括： a、在所述DeepLabv3+基础模型的模型解码器的特征融合层处嵌入CBAM通道空间注意力模块； b、在所述DeepLabv3+基础模型的ASPP多尺度特征提取模块输出端接入CCNET交叉注意力模块； c、结合迁移学习阶段的所述道路弱面模型权重，调整模型学习率，同时优化特征拼接逻辑，确保经CBAM模块细化、CCNET模块增强的深层特征，与主干网络浅层通过跳跃连接传递的高分辨率低层特征进行融合； 将未参与训练的独立样本集放入模型中进行测试，检查模型输出的平均交并比、损失值和准确率指标，验证模型对弱面特征的提取能力与识别稳定性； 将训练好的模型应用于新的钻孔弱面图像，得到钻孔弱面检测的结果。

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湖南科技大学;贵州赣兴煤业有限公司;江西省投资集团有限公司，其通讯地址为：411201 湖南省湘潭市雨湖区石马头；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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