哈爾濱工程大學;陜西省引漢濟渭工程建設有限公司張家利獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉哈爾濱工程大學;陜西省引漢濟渭工程建設有限公司申請的專利一種輸水隧洞缺陷自動識別模型的構建方法、檢測方法、構建裝置、計算機及存儲介質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:CN114758237B 。
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:202210409534.4,技術領域涉及:G06V20/10;該發明授權一種輸水隧洞缺陷自動識別模型的構建方法、檢測方法、構建裝置、計算機及存儲介質是由張家利;董鵬;王振林;李曉峰;孫玉山;張國成;曹建;卞紅雨設計研發完成,并于2022-04-19向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種輸水隧洞缺陷自動識別模型的構建方法、檢測方法、構建裝置、計算機及存儲介質在說明書摘要公布了:一種輸水隧洞缺陷自動識別模型的構建方法、檢測方法、構建裝置、計算機及存儲介質,解決了現有技術聲吶圖像檢測輸水隧洞缺陷效果差的問題。涉及水下缺陷檢測領域。構建方法包括:根據環掃聲吶采集輸水隧洞壁面圖像;根據采集的輸水隧洞壁面聲吶圖像進行去噪處理;基于簡化主干網絡與預測分支的YOLOv3模型構建輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標的模型;基于標準COCO數據集,根據遷移學習的方法訓練輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標的模型,獲取輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標自動識別模型。檢測方法包括:根據環掃聲吶采集輸水隧洞壁面圖像;根據采集的輸水隧洞壁面聲吶圖像輸入至輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標自動識別模型,獲取檢測結果。適用于輸水隧洞水下檢測領域。
本發明授權一種輸水隧洞缺陷自動識別模型的構建方法、檢測方法、構建裝置、計算機及存儲介質在權利要求書中公布了:1.一種輸水隧洞缺陷自動識別模型的檢測方法,其特征在于,所述檢測方法包括: 根據環掃聲吶采集輸水隧洞壁面圖像; 根據采集的輸水隧洞壁面圖像輸入至輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標自動識別模型,獲取檢測結果,所述檢測結果包括缺陷信息和缺陷位置; 所述輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標自動識別模型是基于構建方法構建的模型實現的, 所述構建方法包括: 根據環掃聲吶采集輸水隧洞壁面圖像; 根據采集的輸水隧洞壁面聲吶圖像進行去噪處理; 基于簡化主干網絡與預測分支的YOLOv3深度學習模型構建輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標的深度學習模型; 基于標準COCO數據集,根據遷移學習的方法訓練輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標的深度學習模型,獲取輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標自動識別模型; 標準YOLOv3深度學習模型的主干網絡為Darknet53,簡化后的主干網絡由5個Res1結構塊組成,圖片輸入尺寸256×256×3,經過一次3×3的卷積層,得到256×256×32,經過5次Res1卷積操作,其中Res1包括兩次3×3卷積操作和一次1×1卷積操作,第一次的3×3卷積層操作后圖片尺寸減半,通道數目翻倍,經過5次Res1操作后的尺寸分別為128×128×64、64×64×128、32×32×256、16×16×512、8×8×1024; YOLOv3深度學習模型為多尺寸檢測模型,三個分支對應圖像中的小目標、中目標、大目標,分別對應32×32×255的Featuremap3、16×16×255的Featuremap2、8×8×255的Featuremap1,刪除YOLOv3深度學習模型中檢測輸水隧洞壁面圖像中目標與大目標的支干;所述構建方法還包括對去噪處理的輸水隧洞壁面圖像信息進行數據集的擴充,所述數據集的擴充采用圖像擴充方法,所述擴充的數據集包括訓練集和測試集; 所述構建方法還包括對擴充的數據集進行人工標注輸水隧洞壁面圖像缺陷信息,具體為: 圖像中不含有缺陷的聲吶圖像為負樣本,圖像中含有缺陷的聲吶圖像為正樣本; 標記缺陷的種類與位置信息,所述位置信息是人工標定的最小外接矩形的頂點坐標,歸一化處理位置信息: 其中,Xmin和Ymin為歸一化后邊界框的左上角坐標值,Xmax和Ymax為歸一化后邊界框的左上角坐標值,Sx為輸水隧洞壁面圖像的長,Sy為為輸水隧洞壁面圖像的長,x,y為歸一化后邊界框中心坐標,w為歸一化的邊界框長,h為歸一化的邊界框寬; 所述獲取檢測結果具體為: bx=σtx+cx, by=σty+cy, c=logistict0, 其中,cx、cy為網格單元左上角坐標,pw、ph為先驗框在特征圖上的寬高,tx,ty,tw,th,t0為訓練后的輸水隧洞聲吶圖像缺陷目標的深度學習模型的輸出,bx,by表示預測結果框的中心坐標偏移值;bw,by表示歸一化后預測結果框的寬度和高度;c表示置信度。
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