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龍圖騰網(wǎng)獲悉蔚湃建筑科技(上海)有限公司申請的專利基于深度學(xué)習(xí)的外墻視覺檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120495942B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510985799.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/17；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的外墻視覺檢測方法及系統(tǒng)是由楊鳳英;周建鋒設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學(xué)習(xí)的外墻視覺檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的外墻視覺檢測方法及系統(tǒng)，首先獲取包含不同拍攝角度和光照條件下采集的具有像素坐標(biāo)標(biāo)記的多幅外墻圖像單元的初始視覺圖像集合，接著對其進(jìn)行特征預(yù)處理生成標(biāo)準(zhǔn)化特征圖像集合，然后調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的外墻缺陷檢測模型對標(biāo)準(zhǔn)化特征圖像集合進(jìn)行缺陷特征識別，得到初步檢測結(jié)果，再根據(jù)初步檢測結(jié)果中缺陷類型候選集合的置信度分布和候選區(qū)域的空間位置關(guān)聯(lián)性，確定最終檢測結(jié)果，包含唯一缺陷類型標(biāo)簽及缺陷區(qū)域在圖像坐標(biāo)系中的精確位置坐標(biāo)，最后基于最終檢測結(jié)果生成包含缺陷類型統(tǒng)計信息和位置分布圖的外墻缺陷檢測報告，并發(fā)送至目標(biāo)終端設(shè)備以觸發(fā)后續(xù)維護(hù)操作，從而提高了外墻檢測的準(zhǔn)確性和效率。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的外墻視覺檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的外墻視覺檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取外墻的初始視覺圖像集合，所述初始視覺圖像集合包含不同拍攝角度和光照條件下采集的具有像素坐標(biāo)標(biāo)記的多幅外墻圖像單元； 對所述初始視覺圖像集合進(jìn)行圖像特征預(yù)處理，生成包含外墻表面紋理特征和結(jié)構(gòu)輪廓特征的標(biāo)準(zhǔn)化特征圖像集合； 調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的外墻缺陷檢測模型對所述標(biāo)準(zhǔn)化特征圖像集合進(jìn)行缺陷特征識別處理，生成每幅外墻圖像單元中缺陷區(qū)域的初步檢測結(jié)果，所述初步檢測結(jié)果包含缺陷類型候選集合及對應(yīng)候選區(qū)域的輪廓邊緣坐標(biāo)信息； 根據(jù)所述初步檢測結(jié)果中缺陷類型候選集合的置信度分布和候選區(qū)域的空間位置關(guān)聯(lián)性，確定每幅外墻圖像單元中缺陷區(qū)域的最終檢測結(jié)果，所述最終檢測結(jié)果包含唯一缺陷類型標(biāo)簽及缺陷區(qū)域在圖像坐標(biāo)系中的精確位置坐標(biāo)； 基于所述最終檢測結(jié)果生成包含缺陷類型統(tǒng)計信息和位置分布圖的外墻缺陷檢測報告，并將所述外墻缺陷檢測報告發(fā)送至目標(biāo)終端設(shè)備以觸發(fā)后續(xù)維護(hù)操作； 所述調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的外墻缺陷檢測模型對所述標(biāo)準(zhǔn)化特征圖像集合進(jìn)行缺陷特征識別處理，生成每幅外墻圖像單元中缺陷區(qū)域的初步檢測結(jié)果，包括： 將所述標(biāo)準(zhǔn)化特征圖像集合輸入所述外墻缺陷檢測模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)，生成不同層級的抽象特征圖，該特征提取網(wǎng)絡(luò)包含多層卷積層和池化層，以通過卷積核的滑動窗口操作逐層提取標(biāo)準(zhǔn)化特征圖像中的局部特征，并通過池化層對局部特征進(jìn)行降維處理； 將不同層級的抽象特征圖輸入特征融合模塊，采用自上而下和自下而上相結(jié)合的路徑進(jìn)行特征融合，生成包含多尺度上下文信息的融合特征圖，其中，自上而下的路徑將高層語義特征與低層細(xì)節(jié)特征相結(jié)合，自下而上的路徑將低層特征逐步抽象為高層特征； 將所述融合特征圖輸入?yún)^(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)，生成多個可能包含缺陷的候選區(qū)域，每個候選區(qū)域包含在圖像坐標(biāo)系中的位置坐標(biāo)和尺寸參數(shù)； 對每個候選區(qū)域進(jìn)行特征裁剪和縮放處理，將候選區(qū)域的特征圖調(diào)整為預(yù)設(shè)大小的固定尺寸，生成候選區(qū)域特征圖； 將所述候選區(qū)域特征圖輸入分類回歸子網(wǎng)絡(luò)，通過分類分支預(yù)測候選區(qū)域?qū)儆诓煌毕蓊愋偷母怕史植迹ㄟ^回歸分支預(yù)測候選區(qū)域位置坐標(biāo)的偏移量和尺寸的調(diào)整參數(shù)； 根據(jù)分類分支的概率分布和回歸分支的調(diào)整參數(shù)，對候選區(qū)域進(jìn)行位置修正和非極大值抑制處理，保留置信度大于第一設(shè)定閾值且重疊度小于第二設(shè)定閾值的候選區(qū)域，生成每幅外墻圖像單元中缺陷區(qū)域的初步檢測結(jié)果。

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