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龍圖騰網獲悉中南林業科技大學申請的專利應用機器視覺的鋼-木組合梁柱節點損傷識別方法和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：CN120014284B 。

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：202411979253.8，技術領域涉及：G06V10/40；該發明授權應用機器視覺的鋼-木組合梁柱節點損傷識別方法和系統是由楊玲嘉;段紹偉;龔澤權;羅群;蘭宇暉;楊齡政;師嘉陽;曲末;陶然;趙松楠;張超設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本應用機器視覺的鋼-木組合梁柱節點損傷識別方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了應用機器視覺的鋼?木組合梁柱節點損傷識別方法和系統，包括：S1：獲取鋼?木組合梁柱節點的可見光、近紅外和熱成像多模態圖像序列，并通過自適應各向異性擴散濾波去噪處理，得到去噪后的多模態圖像序列；S2：對去噪后的多模態圖像序列張量進行高斯金字塔分解和拉普拉斯金字塔特征融合，得到融合特征圖；S3：對融合特征圖進行自適應閾值分割和形態學處理，獲得最終二值圖；S4：對深度學習網絡進行訓練，得到訓練完成的深度學習網絡；S5：使用訓練完成的深度學習網絡進行損傷識別。本發明能夠實現對鋼?木組合梁柱節點損傷的精確識別，獲得分割概率圖并標注分割結果，實現損傷區域的可視化。

本發明授權應用機器視覺的鋼-木組合梁柱節點損傷識別方法和系統在權利要求書中公布了：1.應用機器視覺的鋼-木組合梁柱節點損傷識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取鋼-木組合梁柱節點的可見光、近紅外和熱成像多模態圖像序列，并通過自適應各向異性擴散濾波去噪處理，得到去噪后的多模態圖像序列，并根據去噪后的多模態圖像序列構建去噪后的多模態圖像序列張量； S2：對去噪后的多模態圖像序列張量進行高斯金字塔分解和拉普拉斯金字塔特征融合，得到融合特征圖； S3：對融合特征圖進行自適應閾值分割和形態學處理，獲得最終二值圖； S4：對深度學習網絡進行訓練，得到訓練完成的深度學習網絡；包括： S41：計算分割損失Lossseg和一致性約束損失Lossconsist，獲得總損失Losstotal： Lossseg＝CEProbseg，Label； Lossconsist＝MSEProbseg，Label； Losstotal＝Lossseg+Lossconsist； 其中，CE為交叉熵損失；MSE為均方誤差；Label為真實分割標簽；Probseg為分割概率圖； S42：使用隨機梯度下降算法訓練深度學習網絡中的參數使總損失下降；達到設定的迭代次數后獲得訓練完成的深度學習網絡； S5：采用訓練完成的深度學習網絡進行損傷識別，獲得分割概率圖并標注分割結果，實現損傷區域的可視化，具體包括： 使用訓練完成的深度學習網絡對去噪后的多模態圖像序列張量進行特征提取，并將提取的特征與最終二值圖進行空間注意力引導，得到引導后的特征； 將引導后的特征和最終二值圖在特征維度上拼接后輸入Transformer模塊，通過Transformer模塊的自注意力機制進行特征融合，得到融合后的特征； 將融合后的特征輸入訓練完成的深度學習網絡中進行損傷像素分割，并輸出分割概率圖； 在多模態圖像序列上標注分割結果，實現損傷區域的可視化。

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中南林業科技大學，其通訊地址為：410004 湖南省長沙市韶山南路498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”。