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龙图腾网获悉中国特种设备检测研究院;北京石油化工学院;陕西省特种设备检验检测研究院申请的专利一种融合标注与识别的管道缺陷检测分析方法及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：CN120070430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510535468.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合标注与识别的管道缺陷检测分析方法及系统是由陈金忠;卢润坤;万鑫;井德强;吕戌杪;刘畅设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合标注与识别的管道缺陷检测分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种融合标注与识别的管道缺陷检测分析方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域，该方法由处理器执行，包括：对预处理管道内壁信息基于深度网络的执行分析，获得分析结果；对分析结果基于深度网络执行筛选与存储；对筛选与存储数据执行精细化标注，得到待用数据；对待用数据执行封装导出。本申请解决了现有技术中据传输延迟、存储压力过大以及冗余数据处理效率低下的问题。

本发明授权一种融合标注与识别的管道缺陷检测分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合标注与识别的管道缺陷检测分析方法，该方法由处理器执行，其特征在于， 对预处理管道内壁信息基于深度网络的执行分析，获得分析结果； 对分析结果基于深度网络执行筛选与存储； 对筛选与存储数据执行精细化标注，得到待用数据； 对待用数据执行封装导出； 所述预处理管道内壁信息至少为经过摄像头采集后，传输至边缘设备内处理的管道内壁视频； 所述深度网络至少包括骨干网络、特征融合模块以及输出头； 所述输出头至少包括第一输出头以及第二输出头；其中，所述第一输出头识别缺陷的空间位置并生成mask区域，所述第二输出头对缺陷进行分类，并输出类别的概率分布结果； 所述对分析结果基于深度网络执行筛选与存储，至少包括： 对缺陷区域的mask和类别概率执行综合分析，其中： 基于mask区域面积与类别概率设置双重筛选条件：首先，计算任一帧缺陷mask区域的像素占比S，若S低于设定阈值Smin，则认为该帧缺陷区域过小，判定为无效帧并丢弃；其次，计算缺陷类别的分类概率P，若P低于预设阈值Pmin，则认为该帧识别不确定，判定为无效帧并丢弃；仅当某一帧的S和P同时满足各自的阈值要求时，才判定该帧为有效帧，并提取其原始图像、缺陷mask、缺陷类别及概率分布，将其标记为关键数据并存储；所述阈值Smin和Pmin基于统计信息或人工反馈动态调整； 对有效帧执行提取对应的原始图像、缺陷区域的mask、缺陷类别以及概率分布，并执行整合为结构化数据； 所述对筛选与存储数据执行精细化标注，得到待用数据，至少包括： 完成数据筛选与存储后，在标注界面中，依据生成的mask区域和类别概率，并基于目标需求对mask区域和类别概率执行基于人工的标注，得到待用数据。

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中国特种设备检测研究院;北京石油化工学院;陕西省特种设备检验检测研究院，其通讯地址为：100029 北京市朝阳区和平街西苑2号；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”。

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