Las vulnerabilidades en contratos inteligentes pueden desencadenar eventos de seguridad graves, y la detección de vulnerabilidades en contratos inteligentes se ha convertido en un problema significativo. En este documento, para resolver las limitaciones de los métodos actuales de detección de vulnerabilidades basados en aprendizaje profundo en la extracción de diversas características críticas de código, utilizando la arquitectura de codificador en cascada multi-escala como base, proponemos un enfoque novedoso de Detección de Vulnerabilidades de Codificador Multi-Escala (MEVD) para detectar vulnerabilidades de alto riesgo conocidas en contratos inteligentes. En primer lugar, utilizamos el mecanismo de compuerta para diseñar un Codificador de Características de Superficie (SFE) único para enriquecer la información semántica de las características del código. Luego, combinando un Codificador Transformador Base (BTE) y un Codificador CNN de Detalles (DCE), introducimos un codificador de doble rama para capturar la estructura global y las características de detalle locales del código del contrato inteligente, respectivamente. Finalmente, para enfocar la atención del modelo en las características relacionadas con la vulnerabilidad, empleamos la Red de Contracción Residual Profunda (DRSN). Los resultados experimentales en tres tipos de conjuntos de datos de vulnerabilidades de alto riesgo demuestran un rendimiento en comparación con los métodos de vanguardia, y nuestro método logra una precisión promedio de detección del 90%.