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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种水利工程的智能巡检分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118839845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410882543.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种水利工程的智能巡检分析方法及系统是由张陛臣;朱黎明;曹翔;张亮设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水利工程的智能巡检分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了水利工程的智能巡检分析方法及系统，方法包括：采集区域内水面图像；对区域内水面图像进行分区处理，得到水域分区结果；遍历水域分区结果进行次级水域分析，获得水域分区采样点；遍历水域分区采样点进行采样，获得水域采样结果；对水域采样结果进行水质检测，获得污染物类型集；基于污染物类型集，结合水库部署位置进行污染回溯，生成可疑污染源；依据污染物类型集对可疑污染源进行巡检排查。本发明对水面图像进行分区及灰度分析，并通过机器学习的方式建立水面基准灰度模型，提高对水库或水域表面光照强度和探测时间参数处理的精确度，以便更准确地评估和理解水质状况提高了水质监测的效率，保障了智能巡检方案设置的合理性。

本发明授权一种水利工程的智能巡检分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水利工程的智能巡检分析方法，其特征在于，包括： 采集区域内水面图像； 对所述区域内水面图像进行分区处理，得到水域分区结果； 遍历所述水域分区结果进行次级水域分析，获得水域分区采样点； 遍历所述水域分区采样点进行采样，获得水域采样结果； 对所述水域采样结果进行水质检测，获得污染物类型集； 基于所述污染物类型集，结合水库部署位置进行污染回溯，生成可疑污染源； 依据所述污染物类型集对可疑污染源进行巡检排查； 对所述区域内水面图像进行分区处理，得到水域分区结果，包括： 对所述区域内水面图像进行灰度化处理，获得水面灰度图像； 获取所述区域内水面图像的探测监测信息，其中，所述探测监测信息包括光照强度参数和探测时间参数； 对所述光照强度参数和所述探测时间参数通过灰度标定网络进行处理，获得水面基准灰度，包括： 获得区域内数据集，其中，区域内数据集包括光照强度数据集、探测时间数据集和基准灰度标识数据集； 以所述光照强度数据集与所述探测时间数据集为输入，以所述基准灰度标识数据集为输出，调取预设数据量的区域内数据集配置主干决策网络，其中，所述主干决策网络具有第一拟合残差向量，所述第一拟合残差向量等于若干次标识值与输出值的偏差向量均值； 当所述第一拟合残差向量的模值大于或等于残差模阈值，根据所述第一拟合残差向量，构建第一输出拟合层更新所述主干决策网络的输出层，调取预设数据量的水库数据集配置第一更新主干决策网络，其中，所述第一更新主干决策网络具有第二拟合残差向量； 当所述第二拟合残差向量的模值小于所述残差模阈值时，将所述第一更新主干决策网络设为所述灰度标定网络； 否则，根据所述第二拟合残差向量构建第二输出拟合层更新所述第一更新主干决策网络的输出层； 根据所述水面基准灰度对所述水面灰度图像进行多值化处理，生成水面多值化特征分布数据； 根据所述水面多值化特征分布数据对所述水面灰度图像进行邻域层次聚类，生成所述水域分区结果； 根据所述水面基准灰度对所述水面灰度图像进行多值化处理，生成水面多值化特征分布数据，包括： 基于所述水面基准灰度，配置多值化分布区间集合； 通过所述水面灰度图像的每个像素灰度减去所述水面基准灰度，获得相对应的像素灰度差向量； 将获得的所有像素灰度差向量分布于所述多值化分布区间集合，获得所述水面多值化特征分布数据。

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