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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种水工金属结构锈蚀检测与样本扩充方法和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：CN119672430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411768121.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种水工金属结构锈蚀检测与样本扩充方法和系统是由康飞;程浩东设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水工金属结构锈蚀检测与样本扩充方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水工金属结构锈蚀检测与样本扩充方法和系统，包括以下步骤：S1：数据收集与标注；S2：数据集预处理；S3：Transformer网络优化改进；S4.Transformer网络训练；S5：锈蚀检测；S6：锈蚀检测结果判定；S7：检测结果处理。本发明使用基于Transformer架构的分割网络进行锈蚀区域分割识别，基于Transformer架构的分类网络进行锈蚀程度的判定。该方法和系统可以并行实现锈蚀区域分割和锈蚀程度判定两种任务，相比已有算法提高了锈蚀检测的精度，可获取更多的锈蚀检测信息。并可实现检测过程中困难锈蚀样本的自动扩充，用于网络迭代学习。

本发明授权一种水工金属结构锈蚀检测与样本扩充方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种水工金属结构锈蚀检测与样本扩充方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、数据收集与标注：采集水工金属结构锈蚀图像，通过人工标注制作锈蚀区域分割数据集和锈蚀程度判定数据集； S2、数据集预处理：对所述锈蚀区域分割数据集和锈蚀程度判定数据集进行预处理； S3、Transformer网络优化：采用两个Transformer架构的网络分别进行锈蚀区域分割和锈蚀程度判定，对两个所述Transformer网络进行优化，具体为： 锈蚀区域分割Transformer网络为分割网络AFFormer；步骤S3中对锈蚀区域分割Transformer网络进行优化具体为：构建新的下采样模块，对分割网络AFFormer进行优化；所述新的下采样模块使用小波下采样模块结合注意力机制进行构建，并将所述新的下采样模块融入到分割网络AFFormer的输入端； 锈蚀程度判定Transformer网络为分类网络VisionTransformer；步骤S3中对锈蚀程度判定Transformer网络进行优化具体为：改进提出新的TransformerEncoder，对分类网络VisionTransformer进行优化；所述新的TransformerEncoder为，使用DeepViT中的Re-attention机制和ReViT中的Residualattentionmodule对VisionTransformer网络中的TransformerEncoder进行优化得到； S4、Transformer网络训练：利用步骤S2中预处理后的所述锈蚀区域分割数据集对锈蚀区域分割Transformer网络进行训练，训练过程中使用OHEM策略；利用步骤S2中预处理后的所述锈蚀程度判定数据集对锈蚀程度判定Transformer网络进行训练； S5、锈蚀检测：锈蚀检测分为锈蚀区域分割识别和锈蚀程度判定，即利用训练完成的锈蚀区域分割Transformer网络对待检图像进行分割识别，利用训练完成的锈蚀程度判定Transformer网络对待检图像进行锈蚀程度识别； S6、锈蚀检测结果判定：锈蚀检测完成后，判定锈蚀检测结果是正常结果还是异常结果； S7、检测结果处理：若锈蚀检测结果为正常结果则结束检测，若为异常结果，则进行锈蚀异常报警，并将对应图像标记为“困难样本”，进行二次预处理，作为Transformer网络学习优化的样本。

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