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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于多尺度目标检测模型的FRP条带侵蚀检测方法及装置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：CN120298322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510339326.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多尺度目标检测模型的FRP条带侵蚀检测方法及装置是由阿斯哈;刘舒琪;任文豪设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度目标检测模型的FRP条带侵蚀检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供一种基于多尺度目标检测模型的FRP条带侵蚀检测方法及装置，该方法包括：在YOLOv8n网络模型中引入SA‑C2f注意力机制模块和BiFPN‑HMC特征融合模块，构建多尺度目标检测模型；获取FRP条带的侵蚀检测图像样本集，样本集标注有损伤区域和损伤类别；基于样本集对多尺度目标检测模型进行训练，获得训练好的多尺度目标检测模型；以及获取待检测的FRP条带图像，利用训练好的多尺度目标检测模型，对FRP条带图像进行侵蚀检测，输出侵蚀缺陷的位置及其特征信息。

本发明授权基于多尺度目标检测模型的FRP条带侵蚀检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度目标检测模型的FRP条带侵蚀检测方法，其特征在于，包括： 在YOLOv8n网络模型中引入SA-C2f注意力机制模块和BiFPN-HMC特征融合模块，构建多尺度目标检测模型，其中包括：在YOLOv8n网络模型的主干网络中引入SA-C2f注意力机制模块，以便对输入特征图加入空间和通道注意力；在YOLOv8n网络模型的颈部网络中集成BiFPN-HMC特征融合模块，以便对所述主干网络提取的特征图进行特征细化、加权和融合，获取多尺度特征图； 所述SA-C2f注意力机制模块包括空间注意力子模块、通道注意力子模块和特征重组单元；所述空间注意力子模块包括水平方向池化层、竖直方向池化层、拼接模块、水平方向卷积、竖直方向卷积、Fc线性变换模块和乙状激活函数、水平方向Sigmoid激活函数和竖直方向Sigmoid激活函数，其中，所述水平方向池化层用于对输入特征图在水平方向进行最大池化操作，获得水平方向特征图；所述竖直方向池化层用于对输入特征图在竖直方向进行最大池化操作，获得竖直方向特征图；所述拼接模块用于将所述水平方向特征图和所述竖直方向特征图进行拼接，获得融合后的特征图；所述水平方向卷积和竖直方向卷积分别对所述融合后的特征图进行卷积操作，生成注意力权重；所述Fc线性变换模块和乙状激活函数用于将卷积输出映射到[0,1]范围内，以作为注意力权重应用于所述输入特征图；所述通道注意力子模块用于通过多层感知机对通道特征进行加权处理，获得动态调整后的通道；所述特征重组单元用于通过通道重排和特征融合操作对空间和通道信息结合； 所述BiFPN-HMC特征融合模块包括双向特征金字塔网络、多卷积模块、特征加权机制和残差连接；所述双向特征金字塔网络用于通过上下行路径的双向特征流动，融合不同尺度的特征图；所述多卷积模块采用深度可分离卷积和可变膨胀率卷积，获得侵蚀特征细节；所述特征加权机制用于为不同尺度的特征图分配动态权重； 获取FRP条带的侵蚀检测图像样本集，所述样本集标注有损伤区域和损伤类别； 基于所述样本集对所述多尺度目标检测模型进行训练，获得训练好的多尺度目标检测模型；以及 获取待检测的FRP条带图像，利用所述训练好的多尺度目标检测模型，对所述FRP条带图像进行侵蚀检测，输出侵蚀缺陷的位置及其特征信息。

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