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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学;陕西省引汉济渭工程建设有限公司申请的专利一种输水隧洞缺陷自动识别模型的构建方法、检测方法、构建装置、计算机及存储介质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：CN114758237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210409534.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种输水隧洞缺陷自动识别模型的构建方法、检测方法、构建装置、计算机及存储介质是由张家利;董鹏;王振林;李晓峰;孙玉山;张国成;曹建;卞红雨设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输水隧洞缺陷自动识别模型的构建方法、检测方法、构建装置、计算机及存储介质在说明书摘要公布了：一种输水隧洞缺陷自动识别模型的构建方法、检测方法、构建装置、计算机及存储介质，解决了现有技术声呐图像检测输水隧洞缺陷效果差的问题。涉及水下缺陷检测领域。构建方法包括：根据环扫声呐采集输水隧洞壁面图像；根据采集的输水隧洞壁面声呐图像进行去噪处理；基于简化主干网络与预测分支的YOLOv3模型构建输水隧洞声呐图像缺陷目标的模型；基于标准COCO数据集，根据迁移学习的方法训练输水隧洞声呐图像缺陷目标的模型，获取输水隧洞声呐图像缺陷目标自动识别模型。检测方法包括：根据环扫声呐采集输水隧洞壁面图像；根据采集的输水隧洞壁面声呐图像输入至输水隧洞声呐图像缺陷目标自动识别模型，获取检测结果。适用于输水隧洞水下检测领域。

本发明授权一种输水隧洞缺陷自动识别模型的构建方法、检测方法、构建装置、计算机及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种输水隧洞缺陷自动识别模型的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括： 根据环扫声呐采集输水隧洞壁面图像； 根据采集的输水隧洞壁面图像输入至输水隧洞声呐图像缺陷目标自动识别模型，获取检测结果，所述检测结果包括缺陷信息和缺陷位置； 所述输水隧洞声呐图像缺陷目标自动识别模型是基于构建方法构建的模型实现的， 所述构建方法包括： 根据环扫声呐采集输水隧洞壁面图像； 根据采集的输水隧洞壁面声呐图像进行去噪处理； 基于简化主干网络与预测分支的YOLOv3深度学习模型构建输水隧洞声呐图像缺陷目标的深度学习模型； 基于标准COCO数据集，根据迁移学习的方法训练输水隧洞声呐图像缺陷目标的深度学习模型，获取输水隧洞声呐图像缺陷目标自动识别模型； 标准YOLOv3深度学习模型的主干网络为Darknet53，简化后的主干网络由5个Res1结构块组成，图片输入尺寸256×256×3，经过一次3×3的卷积层，得到256×256×32，经过5次Res1卷积操作，其中Res1包括两次3×3卷积操作和一次1×1卷积操作，第一次的3×3卷积层操作后图片尺寸减半，通道数目翻倍，经过5次Res1操作后的尺寸分别为128×128×64、64×64×128、32×32×256、16×16×512、8×8×1024； YOLOv3深度学习模型为多尺寸检测模型，三个分支对应图像中的小目标、中目标、大目标，分别对应32×32×255的Featuremap3、16×16×255的Featuremap2、8×8×255的Featuremap1，删除YOLOv3深度学习模型中检测输水隧洞壁面图像中目标与大目标的支干；所述构建方法还包括对去噪处理的输水隧洞壁面图像信息进行数据集的扩充，所述数据集的扩充采用图像扩充方法，所述扩充的数据集包括训练集和测试集； 所述构建方法还包括对扩充的数据集进行人工标注输水隧洞壁面图像缺陷信息，具体为： 图像中不含有缺陷的声呐图像为负样本，图像中含有缺陷的声呐图像为正样本； 标记缺陷的种类与位置信息，所述位置信息是人工标定的最小外接矩形的顶点坐标，归一化处理位置信息： 其中，Xmin和Ymin为归一化后边界框的左上角坐标值，Xmax和Ymax为归一化后边界框的左上角坐标值，Sx为输水隧洞壁面图像的长，Sy为为输水隧洞壁面图像的长，x，y为归一化后边界框中心坐标，w为归一化的边界框长，h为归一化的边界框宽； 所述获取检测结果具体为： bx＝σtx+cx， by＝σty+cy， c＝logistict0， 其中，cx、cy为网格单元左上角坐标，pw、ph为先验框在特征图上的宽高，tx，ty，tw，th，t0为训练后的输水隧洞声呐图像缺陷目标的深度学习模型的输出，bx，by表示预测结果框的中心坐标偏移值；bw，by表示归一化后预测结果框的宽度和高度；c表示置信度。

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