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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于多尺度全局融合的矿区地表裂缝提取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：CN121582836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610107812.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于多尺度全局融合的矿区地表裂缝提取方法是由季民;周明玺;靳奉祥;李婷;张光辉;于双清;马梦彤;李璐萍;司文晴;李指楠设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度全局融合的矿区地表裂缝提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多尺度全局融合的矿区地表裂缝提取方法，涉及地表裂缝提取领域，具体包括如下步骤：获取矿区无人机正射影像；构建多尺度特征感知模块，以捕获多尺度裂缝纹理并抑制复杂背景干扰；构建Token选择上下文模块，对深层特征进行通道线性调制，对局部细节与全局语义进行融合；设计基于傅里叶变换的特征融合模块，通过频域内的线性组合以削弱背景噪声、增强边缘对比；利用图像分割网络模型，对无人机影像进行推理，输出包含裂缝区域的分割结果。本发明的技术方案克服现有技术中复杂矿区场景的无人机高分辨率正射影像中进行裂缝识别时，存在的与裂缝有相似纹理导致分割不准以及细长裂缝边缘不连续、连通结构提取不完整的问题。

本发明授权一种基于多尺度全局融合的矿区地表裂缝提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度全局融合的矿区地表裂缝提取方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1，获取矿区无人机正射影像，对影像进行预处理、裁剪与增强； S2，在图像分割网络模型的浅层特征提取阶段构建多尺度特征感知模块MFS，并引入高效多尺度注意力模块EMA，以捕获多尺度裂缝纹理并抑制复杂背景干扰； S3，在图像分割网络模型的深层特征建模阶段构建Token选择上下文模块TSCT，并利用特征调制模块FiLM根据浅层特征生成缩放系数与偏移系数，对深层特征进行通道线性调制，对局部细节与全局语义进行融合； S4，设计图像分割网络模型的基于傅里叶变换的特征融合模块AFF，通过频域内的线性组合以削弱背景噪声、增强边缘对比，同时在解码端与多尺度特征融合一起进一步细化纹理； S5，利用构建的图像分割网络模型，对预处理后的无人机影像进行推理，输出包含裂缝区域的分割结果； 多尺度特征感知模块MFS包括：并行双分支卷积结构，利用不对称卷积与空洞卷积增强模型对细长目标结构的敏感性并扩大感受野；EMA通过特征分组的形式，通过采用水平与垂直方向的自适应1×1卷积捕获跨空间依赖关系；TSCT模块用于在低分辨率高语义特征中捕捉长程依赖关系并实现全局上下文建模；AFF包括：交叉特征融合-频域增强-空间细化重建。

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