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龙图腾网获悉广东粤海水务投资有限公司;哈尔滨工业大学水资源国家工程研究中心有限公司;郑州大学申请的专利一种基于SSA-PointNet++神经网络混凝土管道损伤识别与体积量化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：CN115311200B 。

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：202210730640.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于SSA-PointNet++神经网络混凝土管道损伤识别与体积量化方法是由高新磊;郑成志;张文轩;武睿;孙国胜设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SSA-PointNet++神经网络混凝土管道损伤识别与体积量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SSA‑PointNet++神经网络混凝土管道损伤识别与体积量化方法，包括获取混凝土管道损伤三维点云数据集，数据处理及划分，构建SSA‑PointNet++神经网络模型并训练，模型调参，模型测试和体积量化的步骤。本发明方法研发了适用于混凝土管道损伤检测与体积量化的算法，基于深度相机采集的混凝土管道损伤数据进行模型训练，提高模型的鲁棒性和泛化能力，采用参数化点云投影并进行配准，利用泊松曲面重建算法完成损伤三维重建及体积量化。

本发明授权一种基于SSA-PointNet++神经网络混凝土管道损伤识别与体积量化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SSA-PointNet++神经网络混凝土管道损伤识别与体积量化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取混凝土管道损伤三维点云数据集：采集混凝土管道损伤深度图像，并将其生成三维点云，得到三维点云数据集； S2、数据处理及划分：将步骤S1得到的三维点云数据集进行分类标注，然后采用数据增强方法进行扩增，最后将数据集划分为训练集，验证集和测试集； S3、构建SSA-PointNet++神经网络模型并训练：构建SSA-PointNet++神经网络模型并采用迁移学习的方法对模型进行初始化，设置超参数，将训练集导入SSA-PointNet++神经网络模型，进行模型的训练； S4、模型调参：按顺序调整超参数，将验证集数据导入到模型，对比不同超参数下模型的损失值及准确率的变化曲线，寻找最优超参数，得到最优SSA-PointNet++神经网络模型； S5、模型测试：将测试集数据导入到最优SSA-PointNet++神经网络模型进行测试，输出各项数值评价指标，判断是否达到预期值； S6、体积量化：分割损伤并根据管道表面参数对损伤点云投影，并与损伤点云配准生成完整损伤点云，对完整损伤点云采用泊松方程重建曲面，对重建的损伤体积进行有效性检测，完成体积量化；具体步骤为： S61、利用训练完成的SSA-PointNet++神经网络分割混凝土管道损伤； S62、损伤点云投影：进行损伤三维点云投影的曲面参数通过SSA-PointNet++分割的正常混凝土管道三维点云得出； S63、投影点云与损伤点云配准后，使用泊松曲面重建算法完成混凝土管道损伤曲面重建工作，对重建的损伤体积进行有效性检测，完成体积量化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东粤海水务投资有限公司;哈尔滨工业大学水资源国家工程研究中心有限公司;郑州大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市罗湖区黄贝街道水库社区东湖二路68号粤海水务1号楼整套；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。