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龙图腾网恭喜中国长江三峡集团有限公司申请的专利锈蚀检测模型构建方法及锈蚀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：CN115994889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202211333214.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权锈蚀检测模型构建方法及锈蚀检测方法是由周登科;刘敏;张亚平;汤鹏;董秀芬;程龙;漆召兵设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本锈蚀检测模型构建方法及锈蚀检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种锈蚀检测模型构建方法及锈蚀检测方法。其中，锈蚀检测模型构建方法，包括：获取模型训练数据，模型训练数据中包括多个金属设备图像，各金属设备图像中标注有锈蚀区；基于模型训练数据，对U2Net网络模型进行模型训练，得到锈蚀检测模型，U2Net网络模型的顶层由编码器和解码器构成U型网络结构，编码器和解码器分别由多层SwinTransformer单元构成U型网络结构。通过本发明，利用SwinTransformer单元进行局部和全局特征学习，提取各阶段的多尺度特征和聚集各阶段的多层次特征，提高锈蚀检测模型检测锈蚀区域的准确性。

本发明授权锈蚀检测模型构建方法及锈蚀检测方法在权利要求书中公布了：1.一种锈蚀检测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取模型训练数据，所述模型训练数据中包括多个金属设备图像，各金属设备图像中标注有锈蚀区；基于所述模型训练数据，对U2Net网络模型进行模型训练，得到锈蚀检测模型，所述U2Net网络模型的顶层由编码器和解码器构成U型网络结构，所述编码器和所述解码器分别由多层SwinTransformer单元构成U型网络结构；所述U2Net网络模型中的顶层包括4层编码器、3层解码器以及一个显著图融合模型，所述编码器和对应的解码器跳跃连接，所述U2Net网络模型中的最后一层编码器、各解码器分别与所述显著图融合模型连接，其中4层编码器和3层解码器构成U型网络结构；在第一层编码器中，使用由4层SwinTransformer单元构成的RSTU-4；在第二层编码器中使用3层SwinTransformer单元构成的RSTU-3；在第三层编码器和第四层编码器中，使用RSTU-2，在RSTU-2中，编码模块中的SwinTransformer单元和解码模块中的SwinTransformer单元均为2层；在第三层解码器中，使用RSTU-2，在第一层解码器和第二层解码器中分别使用RSTU-3和RSTU-2；所述U2Net网络模型顶层中的编码器和解码器包括：编码模块、解码模块、瓶颈层，所述编码模块、所述瓶颈层和所述解码模块依次连接，所述编码模块、所述解码模块和所述瓶颈层均包括至少一层所述SwinTransformer单元；所述编码模块中的SwinTransformer单元与对应的解码模块中的SwinTransformer单元跳跃连接；显著图融合模型用于生成显著概率映射图，通过3x3卷积和Sigmoid函数从最后一个编码器和各解码器生成多个显著概率图，将多个显著概率图的逻辑图进行上采样处理至与输入图像大小相同，并通过级联操作相融合，然后通过1x1卷积层和一个Sigmoid函数，以生成最终的显著性概率映射图，进而得到锈蚀检测结果；采用多监督算法构建损失函数，U2Net网络模型的输出包含最终特征图，以及最下层的编码器以及所有解码器输出的不同尺度的特征图，损失函数表示如下： 其中，M代表最下层的编码器以及所有解码器输出的特征图个数，lside表示最下层的编码器以及所有解码器输出的每个特征图的损失值，lfuse表示最终特征图的损失值，wside表示最下层的编码器以及所有解码器输出的每个特征图对应的权重参数，wfuse表示最终特征图的权重参数。

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