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龍圖騰網獲悉浙江華東測繪與工程安全技術有限公司;中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司申請的專利基于機器視覺的結構性設施形變監測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120070418B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510525430.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于機器視覺的結構性設施形變監測方法及系統是由李天述;吳忠明;張波;尹禮亮;石中凱;康欽明設計研發完成，并于2025-04-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器視覺的結構性設施形變監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及機器視覺技術領域，具體涉及基于機器視覺的結構性設施形變監測方法及系統。方法包括：將圖像數據劃分為子塊獨立處理灰度直方圖，增強了局部區域的對比度細節；計算累積分布函數以及目標累積分布函數并構建灰度映射函數，實現圖像數據的全局亮度和對比度調整，再對圖像進行高頻增強處理，實現監測圖像的全局對比度以及局部細節的同步優化，為后續的圖像分析提供可靠的數據基礎；計算連通分量的多維幾何特性，構建全面的感興趣區域篩選規則；對特征點進行亞像素級定位并聚焦感興趣區域，顯著提升特征點的可靠性和區域針對性；對提取出的亞像素級特征點進行異常判斷，提高對于微小變化區域的捕捉靈敏度以及對結構性設施的形變監測精度。

本發明授權基于機器視覺的結構性設施形變監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于機器視覺的結構性設施形變監測方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集圖像數據并轉換為灰度圖像，將灰度圖像劃分為若干個子塊，得到各子塊的圖像數據； 基于各子塊的圖像數據計算各子塊對應的累積分布函數以及目標累積分布函數； 基于累積分布函數以及目標累積分布函數構建灰度映射函數，并基于灰度映射函數對各子塊的圖像數據進行灰度分布映射，得到各子塊調整后的灰度圖像； 對調整后的灰度圖像進行高頻增強處理，得到各子塊的高頻增強圖像； 對各子塊的高頻增強圖像進行二值化處理，得到各子塊的二值圖像數據，定義二值圖像數據的連通分量，計算各連通分量的多維幾何參數，所述多維幾何參數包括周長參數、面積參數、方向角參數； 基于各連通分量的多維幾何參數，篩選得到感興趣區域； 基于感興趣區域的像素坐標，在高頻增強圖像中確定對應像素坐標的灰度值； 采用Harris算法，基于高頻增強圖像中的每個像素點周圍的灰度梯度變化的二階統計特性計算各像素點的特征點響應值； 當像素點的特征點響應值大于預設最小響應閾值時，判斷該像素點為特征點； 采用二次插值法對每個特征點進行亞像素級定位，篩選出位于感興趣區域內的亞像素級特征點集合； 獲取采集到的圖像數據的實際物理尺寸； 基于圖像數據的實際物理尺寸與亞像素級特征點坐標的比值，確定各亞像素級特征點的動態比例修正系數； 基于動態比例修正系數對各亞像素級特征點的坐標進行校正，得到校正后的亞像素級特征點坐標，全部校正后的亞像素級特征點坐標的集合作為校正特征點集合； 基于校正特征點集合，確定校正特征點集合中每個特征點的局部窗口坐標； 當校正特征點集合中的特征點位于局部窗口坐標外時，判斷該特征點為異常并進行標記，生成異常預警數據； 其中，基于各連通分量的多維幾何參數，篩選得到感興趣區域，包括： 當連通分量的面積參數大于面積閾值時，判斷該連通分量為面積篩選區域； 將周長參數的平方與面積參數的比值作為形狀參數，當連通分量的形狀參數大于形狀閾值時，判斷該連通分量為形狀篩選區域； 當連通分量的方向角參數位于方向角閾值范圍內時，判斷該連通分量為方向角篩選區域。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江華東測繪與工程安全技術有限公司;中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區潮王路22號華東院北樓609、610室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。