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龍圖騰網獲悉上海市建筑科學研究院有限公司申請的專利基于深度學習的橋梁缺陷自動識別與巡檢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：CN120259915B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510255702.2，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權基于深度學習的橋梁缺陷自動識別與巡檢方法是由趙琳;趙榮欣;邢云;吳華勇;賈鵬飛;周子杰;王楓設計研發完成，并于2025-03-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的橋梁缺陷自動識別與巡檢方法在說明書摘要公布了：本發明涉及橋梁檢測技術領域，具體涉及基于深度學習的橋梁缺陷自動識別與巡檢方法，包括以下步驟：S1，多模態數據采集：獲取橋梁表面及內部結構的多模態數據；S2，多模態數據預處理：生成時空對齊的增強數據集；S3，特征融合與提取：生成融合特征圖譜；S4，自適應優化特征圖譜：根據實時環境參數調整網絡層間連接權重；S5，缺陷定位與類型識別：定位缺陷的空間坐標并同步輸出缺陷類型的概率分布；S6，缺陷分析與報告生成：基于缺陷定位與類型識別的結果，生成包括缺陷演化趨勢分析的巡檢報告。本發明，提升了橋梁巡檢效率，降低了人工成本，進一步推動了橋梁管理領域的智能化升級。

本發明授權基于深度學習的橋梁缺陷自動識別與巡檢方法在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的橋梁缺陷自動識別與巡檢方法，其特征在于，包括以下步驟： S1，多模態數據采集：通過無人機搭載的多維度圖像采集設備獲取橋梁表面及內部結構的多模態數據，包括可見光圖像、紅外熱成像數據和三維激光點云數據； S2，多模態數據預處理：采用時空同步增強算法對多模態數據進行預處理，生成時空對齊的增強數據集； S3，特征融合與提取：將時空對齊的增強數據集輸入多模態特征融合網絡，通過跨尺度卷積核組提取不同維度的缺陷特征，生成融合特征圖譜； S4，自適應優化特征圖譜：基于動態權重分配機制對融合特征圖譜進行自適應優化，根據實時環境參數調整網絡層間連接權重； S5，缺陷定位與類型識別：將優化后的融合特征圖譜輸入雙向注意力定位機制，定位缺陷的空間坐標并同步輸出缺陷類型的概率分布；具體包括： S51，缺陷空間坐標定位：將自適應優化后的融合特征圖譜輸入雙向注意力定位機制，定位缺陷的空間坐標； S52，缺陷類型識別與概率分布輸出：基于定位的缺陷的空間坐標，雙向注意力機制對每個缺陷進行類型識別，并輸出缺陷類型的概率分布 S6，缺陷分析與報告生成：基于缺陷定位與類型識別的結果，生成包括缺陷演化趨勢分析的巡檢報告。

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上海市建筑科學研究院有限公司，其通訊地址為：200032 上海市徐匯區宛平南路75號一樓；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”。