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龙图腾网获悉大连理工大学;中国长江电力股份有限公司申请的专利一种应用于水电站大坝水下缺陷智能识别检测的多源数据集成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：CN119880929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411913714.1，技术领域涉及：G01N21/95；该发明授权一种应用于水电站大坝水下缺陷智能识别检测的多源数据集成系统是由康飞;赵阳;李俊杰;冉毅川;耿在明;李虹泉;程浩东;陈栋设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于水电站大坝水下缺陷智能识别检测的多源数据集成系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于水电站大坝水下缺陷智能识别检测的多源数据集成系统，包括数据采集模块、数据集成模块、原始数据输入模块、数据检测模块、检测数据输出模块以及数据展示模块，通过数据采集模块，实现了水下高清摄像、图像声纳、三维激光扫描仪、机械臂接触探测等多源感知信息的集成；通过数据集成模块，开发了多源信息融合处理技术，建立了水下站坝缺陷数据库，为水下站坝缺陷检测提供数据支持；通过数据检测模块，实现多源数据特征信息的融合与实时提取；通过数据展示模块，对存储的数据进行筛选、查询、分析，解决数据管理可视化处理不透明等问题。整个系统框架具有结构清晰，操作便捷的特点，提供了良好统一的人机交互平台。

本发明授权一种应用于水电站大坝水下缺陷智能识别检测的多源数据集成系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于水电站大坝水下缺陷智能识别检测的多源数据集成系统，其特征在于，该多源数据集成系统包括数据采集模块S1、数据集成模块S2、原始数据输入模块S3、数据检测模块S4、检测数据输出模块S5以及数据展示模块S6，所述数据采集模块S1与数据集成模块S2连接，用户通过数据采集模块S1获取大坝检测过程中原始数据并上传至数据集成模块S2整合存储；所述数据集成模块S2与原始数据输入模块S3连接，所述原始数据输入模块S3与数据检测模块S4连接，对用户采集的原始数据进行智能识别工作；所述数据检测模块S4与检测数据输出模块S5连接，所述检测数据输出模块S5与数据集成模块S2连接，将完成检测的数据上传至数据集成模块S2分类储存；所述数据集成模块S2与数据展示模块S6连接，用户通过访问数据展示模块S6查看采集的原始数据和检测结果数据； 所述数据采集模块S1包括机器人观察系统S101、声纳数据管理系统S102以及三维激光扫描系统S103； 所述数据集成模块S2包括数据接收单元S201、数据处理单元S202、数据分类单元S203和数据存储单元S204，所述数据接收单元S201与数据处理单元S202连接，所述数据处理单元S202与原始数据输入模块S3连接，所述检测数据输出模块S5与数据分类单元S203连接，所述数据分类单元S203与数据存储单元S204连接； 所述数据检测模块S4主要由大坝水下缺陷智能检测系统S401组成； 所述数据展示模块S6包括数据筛选单元S601、数据查询单元S602与数据分析单元S603，所述数据筛选单元S601分别与数据查询单元S602及数据分析单元S603连接； 所述数据检测模块S4主要由大坝水下缺陷智能检测系统S401组成，数据检测模块S4从原始数据输入模块S3获取待检测数据进行检测，包括检测模型数据集制作、检测界面、检测模型、检测模型训练； （1）检测模型数据集制作：包括训练数据采集与标注和训练数据增强； 训练数据采集与标注：首先对实地采集的大坝水下视频进行抽帧提取图像作为数据集，然后挑选出典型的水下缺陷图像，最后借助LabelImg进行人工标注； 训练数据增强采用OpenCV-Python图像处理库对标注好的数据进行扩充，扩充操作包括随机水平翻转、随机缩放、随机采集和随机亮度变化；扩充之前将数据集的80%作为训练集和数据集的20%作为测试集，然后分别对训练集和测试集进行扩充； （2）检测界面：检测界面：检测界面为大坝水下缺陷检测提供的交互界面，采用PySide6开发，前后端分离设计；前端利用QTDesigner构建的操作界面，通过界面选择本地文件夹里的检测模型权重，实时显示输入视频和检测结果，同时可保存并导出检测结果；后端使用Python实现具体的调用模型操作和实时显示； （3）检测模型 对YOLOv8s网络结构进行优化： 将YOLOv8s网络的Neck结构替换为Slim-Neck结构，Slim-Neck结构引入GSConv模块； 将YOLOv8s网络主干中C2f模块中BottleNeck替换为ConvNeXt； 将定位损失函数替换为Focal-EIoU函数； （4）检测模型训练与测试：将制作好的检测模型训练数据集的训练集送入检测模型进行训练，直到模型在测试集上的精度相对稳定时停止训练； 所述数据展示模块S6中，数据筛选单元S601对需要用于展示的数据进行筛选；数据查询单元S602对筛选后符合条件的数据进行陈列、预览及排序，用户可自由查看检测片段及结果；数据分析单元S603对检测数据进行统计与分析，突出检测结果重点，实现数据管理可视化。

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