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龙图腾网获悉中国铁路设计集团有限公司;石家庄铁道大学申请的专利一种基于特征输入增强的渗漏水病害深度学习检测方法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：CN115409768B 。

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：202210402174.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于特征输入增强的渗漏水病害深度学习检测方法是由谭兆;王保宪;王长进;赵维刚;齐春雨;石德斌;秦守鹏;薛琪;杨云洋;张云龙;杨双旗;谷洪业;房博乐设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征输入增强的渗漏水病害深度学习检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征输入增强的渗漏水病害深度学习检测方法，包括：渗漏水图像方向滤波抑制，将方向滤波结果作为后续深度神经网络输入图像特征通道的第一部分；渗漏水区域信号分割增强处理：采用图像信号大津阈值分割法对隧道巡检图像数据进行分割预处理，再利用图像空域滤波器进行平滑处理，将经过图像空域滤波后的特征输入增强权重矩阵与原图像进行相乘，将所得结果作为后续深度神经网络输入图像特征通道的第二部分；建立渗漏水病害检测与识别模型。该方法大大提高了对渗漏水病害检测与识别性能。

本发明授权一种基于特征输入增强的渗漏水病害深度学习检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征输入增强的渗漏水病害深度学习检测方法，包括以下步骤： S1，渗漏水图像方向滤波抑制：隧道表面拼缝、管线在相机采集图像视野中呈现出明显的方向特征，为此利用多方向、多尺度Gabor滤波器与待检测渗漏水图像进行卷积，如下式： 式中，z＝x,y为像素坐标；为卷积算子；u∈{0,1,2,3,4,5,6,7}为Gabor滤波器选定的8个方向角v∈{1,2,3,4,5}为Gabor滤波器选定的5个不同尺度；Ou,vz为利用方向u、尺度v时的Gabor滤波器与渗漏水图像的卷积结果； 采用卷积结果Ou,vz的幅值响应作为滤波输出结果，如下式： 将滤波输出结果与原始图像相减操作得到方向滤波特征图，将方向滤波特征图作为后续深度神经网络输入图像特征通道的第一部分； S2，渗漏水区域信号分割增强处理：采用图像信号大津阈值分割法对隧道巡检图像数据进行分割预处理，设隧道某一图像区域经大津阈值分割法处理后得到检测结果的真值图为矩阵B，定义如下式： 再利用图像空域滤波器对矩阵B进行平滑处理，生成连续可微的特征输入增强权重矩阵Q，具体公式如下： 上式中，x,y为像素坐标；为卷积算子；s为一个归一化的5×5尺寸的平均滤波器，其生成方式为：s＝ones5,525， 将经过图像空域滤波后的特征输入增强权重矩阵Q与原始图像进行相乘，得到图像信号分割处理特征图，将图像信号分割处理特征图作为后续深度神经网络输入图像特征通道的第二部分； S3，建立渗漏水病害检测与识别模型：将原始图像、方向滤波特征图和图像信号分割处理特征图在通道方向上进行并连，并作为后续深度神经网络的特征输入；基于特征增强后的输入样本数据，后续深度神经网络利用VGG16+FCN全卷积网络建立渗漏水病害检测与识别模型。

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