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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于弱監督學習的管道漏磁內檢測缺陷識別方法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：CN116012317B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211656554.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于弱監督學習的管道漏磁內檢測缺陷識別方法是由李春光;杜文飛設計研發完成，并于2022-12-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于弱監督學習的管道漏磁內檢測缺陷識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于弱監督學習的管道漏磁內檢測缺陷識別方法。本發明包括以下步驟：對獲取到的管道漏磁數據進行預處理；融合漏磁數據多分量的信息構建漏磁圖像數據集；根據漏磁數據的特點構建出缺陷語義分割網絡MFLSegNet，并使用邊界框標簽進行填充獲得的弱標簽訓練MFLSegNet；結合漏磁數據在異常處會出現波峰波谷的先驗知識，在訓練過程中使用填充率指導損失指導模型對弱標簽進行迭代優化；采用條件隨機場和形態學膨脹操作對模型分割的結果進行后處理，處理后得到最終的缺陷識別結果。本發明僅通過邊界框級別的弱標簽，實現了對管道缺陷的高效準確分割，能夠有效地節省人工標注的成本。

本發明授權一種基于弱監督學習的管道漏磁內檢測缺陷識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于弱監督學習的管道漏磁內檢測缺陷識別方法，其特征在于，包括如下步驟： （1）對獲取到的管道漏磁數據進行預處理； （2）融合漏磁數據多分量的信息構建漏磁圖像數據集； （3）根據漏磁數據的特點構建出缺陷語義分割網絡MFLSegNet，并使用邊界框標簽進行填充獲得的弱標簽訓練MFLSegNet；所述MFLSegNet是指針對漏磁數據特點設計的漏磁缺陷分割網絡，MFLSegNet的總體結構分為編碼器和解碼器兩部分；編碼器采用VGGNet的前4個Block，其包括10個3*3的卷積層和4個最大池化層，解碼器包括5個3*3的卷積層、5個批歸一化層、5個隨機失活層和4個上采樣層；MFLSegNet中包含了在編碼器中針對性設計的最大池化層、在所有卷積層前設置的改進填充層和在編碼器解碼器之間添加的空洞金字塔池化模塊； （4）結合漏磁數據在異常處會出現波峰波谷的先驗知識，在訓練過程中使用填充率指導損失指導模型對弱標簽進行迭代優化； （5）采用條件隨機場和形態學膨脹操作對模型分割的結果進行后處理，處理后得到最終的缺陷識別結果。

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大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；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”。