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龙图腾网恭喜青岛理工大学;航天(北京)工业设备有限公司;北京航天科迈科技有限公司申请的专利一种基于Transformer的烟包切层断面异物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：CN115147653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210784698.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于Transformer的烟包切层断面异物检测方法是由陈成军;沈飞翔;崔建伟;王兆福;徐洋设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的烟包切层断面异物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的烟包切层断面异物检测方法，构建一种基于Transformer烟包切层断面异物检测的网络模型，该网络模型包括四个模块：局部信息增强模块、特征提取模块、候选区域生成模块以及目标检测模块。局部信息增强模块增强网络的全局建模能力，特征提取模块提出了一种新的SwinTransformerD‑Block结构，候选区域生成模块产生设定大小的特征图，用于目标检测模块对异物的种类和位置进行识别和检测。本发明结合局部信息增强、SwinTransformerD‑Block等方法优点，可提高检测网络对伪装目标异物和小目标异物的检测能力与检测效率，提升算法对于伪装目标异物和小目标异物的检测精度。

本发明授权一种基于Transformer的烟包切层断面异物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的烟包切层断面异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:构建基于Transformer烟包切层断面异物检测的网络模型，该网络模型包括四个模块：局部信息增强模块（1）、特征提取模块（2）、候选区域生成模块（3）以及目标检测模块（4）；该网络模型的训练过程包括以下步骤：S1-1：建立烟包切层断面异物检测数据集，作为输入图像；S1-2：所述局部信息增强模块（1）对所述输入图像进行图像信息增强，输出特征图D；S1-3：所述特征提取模块（2）对特征图D进行特征提取，输出特征图F、G、H、I；S1-4：所述候选区域生成模块（3）融合特征图F、G、H、I，生成设定大小的特征图K；S1-5：所述目标检测模块（4）对特征图K中异物的类别和位置进行识别和检测；S1-6：利用所述输入图像迭代执行步骤S1-2至S1-5，直至达到设定的训练次数，保存最后一次训练的模型；S2：获取生产过程中的烟包切层断面图像，作为待检测图像；S3：将步骤S2所述待检测图像加载到步骤S1-6保存的模型中，得到生产过程中的目标检测结果；所述特征提取模块（2）分为五个部分：PatchPartition、Stage1、Stage2、Stage3、Stage4；Stage1由LinearEmbedding和SwinTransformerD-Block组成；Stage2、Stage3、Stage4均由PatchMerging和SwinTransformerD-Block组成；所述SwinTransformerD-Block将稠密连接结构进行简化并与SwinTransformerBlock进行结合，将输入SwinTransformerD-Block的特征图分别与经过MLP1和SW-MSA、MLP2计算后的特征图进行相加，使输入SwinTransformerD-Block的特征图可以重复利用，由W-MSA、MLP1计算生成的特征图与其后续步骤不执行相加操作。

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