(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210693187.2 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 佛山科学技术学院 地址 528225 广东省佛山市南海区狮山 镇 广云路33号 (72)发明人 朱文博　王权　罗陆锋　张云志　 卢清华　王恺　 (74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有 限公司 4 4367 专利代理师 梁嘉朗 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于注意力机制的瓷砖色差分级检测 方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于注意力机制的瓷砖 色差分级检测方法及系统， 该方法包括： 获取待 检测图像并将待检测图像输入至目标检测模型； 引入改进注意力模块， 基于MobileNetv3对待检 测图像进行特征提取； 基于空间金字塔池化结构 对特征信息进行最大池化； 基于路径聚合网络对 特征信息和池化信息进行处理， 基于YOL Ov4检测 头对特征层进行结果预测， 得到检测结果。 该系 统包括： 图像获取模块、 特征提取模块、 池化模 块、 输出模块和检测模块。 本发明针对弱纹理瓷 砖颜色和纹理在一定范围内随机变化的特点， 对 注意力机制进行改进， 并应用于视觉检测技术 中。 本发明可广泛应用于图像分类 检测领域。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115035315 A 2022.09.09 CN 115035315 A 1.一种基于注意力机制的瓷砖色差分级检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取待检测图像并将待检测图像输入至目标检测模型； 引入改进注意力模块， 基于 MobileNetv3对待检测图像进行 特征提取， 得到特 征信息； 基于空间金字塔池化结构对特 征信息进行最大池化， 得到池化信息； 基于路径聚合网络对特 征信息和池化信息进行处 理， 得到特 征层； 基于YOLOv4检测头对特 征层进行 结果预测， 得到检测结果。 2.根据权利要求1所述一种基于注意力 机制的瓷砖色差分级检测方法， 其特征在于， 所 述目标检测模型是以YOLOv4网络为基础， 将引入改进注意力模块的MobileNetv3替换主干 提取网络， 结合空间金字塔池化结构和路径聚合网络构建得到的。 3.根据权利要求2所述一种基于注意力 机制的瓷砖色差分级检测方法， 其特征在于， 所 述引入改进注 意力模块， 基于MobileNetv3对待检测图像进行特征提取， 得到特征信息这一 步骤， 其具体包括： 引入改进注意力模块 替换Mobi leNetv3中的SE模块， 得到优化的轻量级网络； 基于改进注意力模块对特 征张量进行处 理； 沿水平坐标和垂直 坐标对通道进行编码并聚合特 征， 得到感知特 征映射； 对位置信 息进行交互， 结合感知特征映射生成带有通道信 息的位置空间注意信 息并加 权至输入张量， 得到特 征信息。 4.根据权利要求3所述一种基于注意力 机制的瓷砖色差分级检测方法， 其特征在于， 沿 水平坐标和垂直 坐标对通道进行编码的公式表示如下： 上式中， 表示竖直方向上池化后的特征张量， 表示表示水平方向上池化后 的特征张量， w表示输入的特征张量的宽， h表示输入的特征张量的高， c表示输入的特征张 量的通道数， xc(h,i)、 xc(j,w)表示输入的特 征张量的权值。 5.根据权利要求4所述一种基于注意力 机制的瓷砖色差分级检测方法， 其特征在于， 所 述特征信息表示如下： 上式中， yc(i,j)表示经过注意力机制加权后的特征 张量中的权值， xc(i,j)表示输入的 特征张量中 的权值， gh(i)表示竖直方向上经过注意力机制提取特征后的特征张量的权值， gw(j)表示水平方向上 经过注意力机制提取 特征后的特 征张量的权值。 6.根据权利要求1所述一种基于注意力 机制的瓷砖色差分级检测方法， 其特征在于， 还 包括对目标检测模型进行 预训练， 具体步骤如下： 获取瓷砖数据集并进行 标注， 得到标注后的数据集； 将标注后的数据集划分为训练集和验证集； 基于训练集对目标检测模型进行训练， 根据输出结果和标注对目标检测模型进行参数 调整， 得到调整后的目标检测模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115035315 A 2基于验证集对调整后的目标检测进行验证， 判断到准确率大于预设阈值， 输出训练完 成的目标检测模型。 7.根据权利要求1所述一种基于注意力 机制的瓷砖色差分级检测方法， 其特征在于， 所 述基于YOLOv4检测头对特 征层进行 结果预测， 得到检测结果 这一步骤， 其具体包括： 基于YOLOv4检测头对特 征层进行 结果预测， 生成先验框； 对先验框进行判断并对先验证进行非极大抑制处理和调整处理， 生成预测框， 得到检 测结果。 8.一种基于注意力机制的瓷砖色差分级检测系统， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 用于获取待检测图像并将待检测图像输入至目标检测模型； 特征提取模块， 用于引入改进注意力模块， 基于MobileNetv3对待检测图像进行特征提 取， 得到特 征信息； 池化模块， 基于空间金字塔池化结构对特 征信息进行最大池化， 得到池化信息； 输出模块， 基于路径聚合网络对特 征信息和池化信息进行处 理， 得到特 征层； 检测模块， 基于 YOLOv4检测头对特 征层进行 结果预测， 得到检测结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115035315 A 3