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龍圖騰網(wǎng)獲悉中建國際工程有限公司;安徽建筑大學申請的專利一種紅外偏振成像的建筑外墻缺陷檢測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120431102B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510942601.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權一種紅外偏振成像的建筑外墻缺陷檢測方法是由劉嵩;趙強;關軍;劉豪設計研發(fā)完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種紅外偏振成像的建筑外墻缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種紅外偏振成像的建筑外墻缺陷檢測方法，屬于圖像處理領域，旨在提高建筑外墻缺陷檢測的準確性與魯棒性；該方法首先采集建筑外墻表面圖像數(shù)據(jù)，構建圖像數(shù)據(jù)集；設計通道擾動強度因子與互信息測度策略，構建多通道擾動增強注意模塊，提取多尺度特征圖；構建位置感知上下文融合模塊，通過位置調制系數(shù)增強特征融合效果；構建幾何引導顯著性建模模塊，通過幾何引導偏差因子生成結構感知顯著性圖；集成上述模塊構建缺陷檢測模型，并將待檢測圖像輸入模型，輸出缺陷區(qū)域，實現(xiàn)對裂縫、脫落、鼓包等建筑外墻缺陷的精準檢測與定位。

本發(fā)明授權一種紅外偏振成像的建筑外墻缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種紅外偏振成像的建筑外墻缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、采集紅外偏振成像的建筑外墻表面圖像數(shù)據(jù)，生成建筑外墻圖像數(shù)據(jù)集； S2、通過設計通道擾動強度因子和通道互信息測度策略，構建多通道擾動增強注意模塊，輸出多尺度特征圖，具體表示為，計算原始建筑外墻圖像的初始特征，獲得初級特征圖集合，為初級特征圖集合添加通道擾動強度因子，數(shù)學模型為： ； 其中，是可學習的參數(shù)，網(wǎng)絡通過反向傳播更新該參數(shù)，表示為用指數(shù)函數(shù)來對進行非線性變換；初級特征圖添加通道擾動強度因子生成擾動特征圖；設計通道互信息測度策略，將擾動特征圖與通道互信息測度策略相融合得到多尺度特征圖； S3、基于位置調制系數(shù)，構建位置感知上下文融合模塊，得到位置權重作用后的尺度特征圖，具體表示為，基于位置調制系數(shù)生成歸一化位置映射矩陣，數(shù)學模型為： ； 其中，為多尺度特征圖中的像素位置，為多尺度特征圖的高和寬，為Sigmoid激活函數(shù)，和為可訓練的位置調制系數(shù)，數(shù)學模型為： ； ； 其中，和分別表示多尺度特征圖在位置的水平和垂直梯度，和是一個常數(shù)，為多尺度特征圖的全局均值，數(shù)學模型為： ； 對每個尺度特征圖施加歸一化位置映射矩陣，生成位置權重作用后的尺度特征圖； S4、搭建幾何引導偏差因子，數(shù)學模型為： ； 其中，和表示為位置權重作用后的尺度特征圖水平梯度和垂直梯度，表示為圖像位置（x,y）下的幾何引導偏差因子，為可訓練的幾何調節(jié)系數(shù)，基于幾何引導偏差因子構建幾何引導顯著性建模模塊，輸出幾何引導顯著性圖，最終，通過所述幾何引導顯著性圖得到建筑外墻缺陷區(qū)域； S5、集成了多通道擾動增強注意模塊、位置感知上下文融合模塊和幾何引導顯著性建模模塊，構建建筑外墻缺陷檢測模型； S6、訓練建筑外墻缺陷檢測模型，將待檢測的建筑外墻圖像輸入到訓練好的建筑外墻缺陷檢測模型中進行檢測，輸出所述建筑外墻圖像中存在的缺陷區(qū)域。

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