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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于三维重建和深度学习的水下管道验伤视觉算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：CN118196046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410349039.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于三维重建和深度学习的水下管道验伤视觉算法是由王邦杰;章雪挺;王锦春;陈佳丽;马满宏;刘世玉设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维重建和深度学习的水下管道验伤视觉算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维重建和深度学习的水下管道验伤视觉算法，包括如下步骤：步骤1、使用水下摄像设备在水下拍摄管道的视频或图像数据并预处理；步骤2、对水下拍摄设备进行标定，并通过最小化重投影误差来估计拍摄设备的内参和外参；步骤3、生成水下管道的三维模型；步骤4、将三维模型中的管道与周围环境进行分割，提取出管道的区域，将提取的管道区域以及有缺损区域的点云数据集分别进行标注得到管道标注数据，并对缺陷情况进行分类；步骤5、使用预训练的卷积神经网络深度学习模型对分割后的管道进行验伤分析；步骤6、将分析结果以可视化的方式展示出来。该方法以解决传统水下管道检测方法效率低下、成本高昂、安全风险大等问题。

本发明授权一种基于三维重建和深度学习的水下管道验伤视觉算法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维重建和深度学习的水下管道验伤视觉算法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、使用水下摄像设备在水下拍摄管道的视频或图像数据并预处理； 步骤2、对水下拍摄设备进行标定，并通过最小化重投影误差来估计拍摄设备的内参和外参； 步骤3、生成水下管道的三维模型； 步骤3.1、对预处理后的图像数据使用SURF算法进行特征提取，提取的特征包括图像中的关键点和特征描述子； 使用SURF算法提取特征的方法为： 首先获取Hessian矩阵，获取方式为： 然后再使用Hessian矩阵来检测图像中的兴趣点，其中Lxxx,σ，Lxyx,σ，Lyyx,σ分别是图像在点x处和尺度σ处的二阶导数； 在确定了兴趣点后，使用Haar小波响应的积分图像来确定主要方向，主要方向由以下公式确定： 其中HaarXp和HaarYp是p处的Haar小波响应； 最后使用一种基于梯度的描述符来描述兴趣点周围的图像区域，从而得到特征描述子； 所述描述符的计算方法为：将兴趣点周围的区域划分为小的子区域，对每个子区域计算Haar小波响应，并构建一个向量，将所有子区域的向量连接起来，形成最终的描述符； 步骤3.2、通过步骤3.1过程中得到的每张图片的关键点和特征描述子数据，利用三角测量方法计算图像中特征点的三维坐标，生成稀疏的三维点云数据，进而得到点云数据集，并根据内参和外参将三维点云数据转换到世界坐标系中； 步骤3.3、基于稀疏的三维点云数据，利用三次样条插值算法生成稠密的三维点云，从而得到三维模型； 步骤4、将三维模型中的管道与周围环境进行分割，提取出管道的区域，将提取的管道区域以及有缺损区域的点云数据集分别进行标注得到管道标注数据，并对缺陷情况进行分类； 在对三维模型进行分割提取管道区域时，管道的边缘判断使用曲率，公式如下： 其中n为法线向量，P为表示特征点的三维坐标，表示梯度； 步骤5、使用预训练的卷积神经网络深度学习模型对分割后的管道进行验伤分析； 步骤6、将分析结果以可视化的方式展示出来。

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