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龙图腾网恭喜福建南方路面机械股份有限公司;华侨大学申请的专利基于深度图像和微波频谱的细骨料含水率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：CN119086603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411569718.2，技术领域涉及：G01N22/04；该发明授权基于深度图像和微波频谱的细骨料含水率检测方法及装置是由杨建红;林柏宏;林旭龙;房怀英;李峥嵘;毕雪涛;张宝裕;黄文景设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度图像和微波频谱的细骨料含水率检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及混凝土生产技术领域，具体涉及基于深度图像和微波频谱的细骨料含水率检测方法及装置，结合RGB‑D成像技术与微波传感技术获取细骨料的料厚曲线数据和微波频谱曲线；将料厚曲线数据和微波频谱曲线输入经训练的多模态含水率预测模型，经训练的多模态含水率预测模型包括料厚特征提取网络、微波频谱特征提取网络和特征融合网络，料厚曲线数据经过料厚特征提取网络，提取得到料厚特征，微波频谱曲线经过微波频谱特征提取网络，提取得到微波频谱特征，料厚特征和微波频谱特征输入特征融合网络，预测得到含水率的预测值。本发明解决了现有技术中细骨料含水率检测不准确、延迟性较高的问题，有效滤除料厚波动，提高含水率测量的精度和稳定性。

本发明授权基于深度图像和微波频谱的细骨料含水率检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度图像和微波频谱的细骨料含水率检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采用RGB-D深度相机采集传送皮带上细骨料的物料深度图像，采用多频微波发射探头和微波接收探头采集传送皮带上同一处细骨料的微波信号，并根据所述物料深度图像计算该处细骨料的料厚，得到料厚曲线数据，根据所述微波信号生成微波频谱曲线；构建并训练多模态含水率预测模型，得到经训练的多模态含水率预测模型，所述多模态含水率预测模型包括微波频谱特征提取网络、料厚特征提取网络和特征融合网络，所述微波频谱特征提取网络包括依次连接的多核一维可分离卷积模块、第一可分离卷积层、多头注意力模块、第二可分离卷积层和第一卷积层，其中，所述多核一维可分离卷积模块包括若干个不同卷积核大小的一维可分离卷积层，所述第一可分离卷积层和第二可分离卷积层的卷积核大小均为，所述第一卷积层的卷积核大小为；所述料厚特征提取网络包括依次连接的五个卷积模块、展平层和三个第一全连接层，每个所述卷积模块包括卷积核大小为的一维卷积层、ReLU激活函数层和最大池化层，所述第一全连接层均采用ReLU激活函数；所述特征融合网络包括依次连接的求和模块、第二全连接层、第三全连接层、第二卷积层和第四全连接层，其中，所述第二卷积层的卷积核大小为，所述第二全连接层和所述第三全连接层的输出维度为2维；将所述微波频谱曲线和料厚曲线数据输入所述经训练的多模态含水率预测模型，所述微波频谱曲线经过所述微波频谱特征提取网络，提取得到微波频谱特征，具体过程如下：将所述微波频谱曲线输入所述多核一维可分离卷积模块进行多尺度特征提取，所述微波频谱曲线分别经过若干个不同卷积核大小的一维可分离卷积层进行卷积操作，得到第一多尺度特征，将所述第一多尺度特征在深度维度上进行拼接后，得到第二多尺度特征；所述第二多尺度特征依次经过所述第一可分离卷积层和所述多头注意力模块，得到第一全局特征；将所述第一全局特征依次经过所述第二可分离卷积层和所述第一卷积层，得到微波频谱特征；所述料厚曲线数据经过所述料厚特征提取网络，提取得到料厚特征，具体过程如下：将所述料厚曲线数据依次输入五个所述卷积模块，得到局部特征；将所述局部特征输入所述展平层并展平成一维向量，得到展平后的局部特征；所述展平后的局部特征依次经过三个第一全连接层进行局部特征整合和提取，得到料厚特征；将所述微波频谱特征和料厚特征输入所述特征融合网络，预测得到含水率的预测值，具体过程如下：将所述微波频谱特征和料厚特征输入所述求和模块，在相应的特征位置上进行逐元素求和操作，得到第一混合特征；将所述第一混合特征输入所述第二全连接层，通过线性变换和非线性激活函数激活，得到第二混合特征；将所述第二混合特征输入所述第三全连接层中，输出第一权重和第二权重，所述第一权重和第二权重进行softmax归一化操作后分别与所述微波频谱特征和所述料厚特征进行逐元素相乘，得到加权后的微波频谱特征和加权后的料厚特征，将所述加权后的微波频谱特征和加权后的料厚特征进行求和，得到融合特征；所述融合特征依次经过第二卷积层和第四全连接层，得到含水率预测值。

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