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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种水下结构裂缝智能量化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：CN120564020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511012859.9，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种水下结构裂缝智能量化方法及系统是由林川;刘荣锋;林威伟;潘敏敏;徐婷茹;卢烨金;杨奕婧;苏燕设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下结构裂缝智能量化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种水下结构裂缝智能量化方法及系统，属于图像处理技术领域。所述方法，包括：构建水下结构裂缝图像数据集，按划分比例将水下结构裂缝图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建SDI‑ASF‑Idiffusion神经网络模型，设置优化器、初始学习率、动量参数、权值衰减、批大小设置、训练迭代次数；训练与测试SDI‑ASF‑Idiffusion神经网络模型，得到对水下结构裂缝识别与分割的检测模型；将检测模型输出的裂缝分割结果，通过平滑处理与形态学操作，实现几何信息特征的提取与量化；基于PyQt5进行交互界面设计，集成裂缝识别结果、裂缝分割结果与裂缝量化信息，完成水下结构裂缝智能量化过程。本发明能够实现对水下结构裂缝的高精度检测与精确量化。

本发明授权一种水下结构裂缝智能量化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水下结构裂缝智能量化方法，其特征在于，包括： S1、构建水下结构裂缝图像数据集，按划分比例将水下结构裂缝图像数据集划分为训练集、验证集和测试集； S2、构建SDI-ASF-Idiffusion神经网络模型，设置优化器、初始学习率、动量参数、权值衰减、批大小设置、训练迭代次数； S3、训练与测试SDI-ASF-Idiffusion神经网络模型，得到对水下结构裂缝识别与分割的检测模型； S4、将检测模型输出的裂缝分割结果，通过平滑处理与形态学操作，实现几何信息特征的提取与量化； S5、基于PyQt5进行交互界面设计，集成裂缝识别结果、裂缝分割结果与裂缝量化信息，完成水下结构裂缝智能量化过程； S1中，首先，采用ROV搭载高清摄像头采集水下结构裂缝图像，约束光学成像参数，并同步记录拍摄深度、角度及环境参数；光学成像满足以下约束： 其中，为焦距，为景深，为水下能见度，通过浊度传感器实时测量，为光源中 心波长，为目标裂缝预设最小值，为摄像头水平偏转角，为镜头像场角，为最 小可分辨景深，为摄像头俯仰角，为浊度补偿系数； 其次，通过改进的限制对比度自适应直方图均衡化算法进行水下结构裂缝图像增强， 得到增强后的水下结构裂缝图像； 其中，为原始图像灰度值，为图像像素坐标，为限制对比度自适 应直方图均衡化函数，为局部裁剪阈值，为自适应网格数，为深度补 偿增益，为像素点深度，为衰减常数； 最后，设定训练集、验证集与测试集的划分比例为6:2:2。

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