买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种城市基础设施损坏实时监测与响应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：CN119418261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411397586.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种城市基础设施损坏实时监测与响应方法及系统是由赵婕乐;王海峰;王紫樒;黄和;尹航;曹伟男;刘子扬;胡成超;杨光义设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市基础设施损坏实时监测与响应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种城市基础设施损坏实时监测与响应方法及系统。本发明布置在城市基础设施多个关键部位的多个图像传感器，用于实时采集基础设施的图像，并通过采集的图像数据构建基础设施损坏的图像样本库；接收并处理图像数据，提取关键特征；对实时监测图像数据进行处理和分析，识别出基础设施的损坏情况，并评估损坏程度。本发明通过基础设施损坏特征记忆和基于扩散生成的泛化联想技术，实现了对城市基础设施损坏问题的实时监测、精准识别和快速响应。本发明不仅提高了城市管理和应急救援的效率和准确性，还为城市管理的智能化和精细化提供了有力的数据支持。

本发明授权一种城市基础设施损坏实时监测与响应方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种城市基础设施损坏实时监测与响应方法，其特征在于，包括： 步骤1：布置在城市基础设施多个关键部位的多个图像传感器，用于实时采集基础设施的图像，并通过采集的图像数据构建基础设施损坏的图像样本库； 步骤2：接收并处理图像数据，提取关键特征； 步骤3：对实时监测图像数据进行处理和分析，识别出基础设施的损坏情况，并评估损坏程度； 所述步骤3具体如下： 步骤3.1：计算城市基础设施的破损指标； 步骤3.2：将正常的城市基础特征与损坏特征建立关联，评估损坏程度； 所述步骤3.2的具体计算过程如下： 基础设施损坏特征识别； 基于扩散生成的泛化联想； 针对城市常见的损坏现象，系统通过图像传感器实时采集图像，并标记损坏类型；再使用收集到的损坏样本，系统通过卷积神经网络进行自动化模型训练；训练过程每周进行一次更新，确保模型能够识别新的损坏特征； 模型会自动对比历史损坏数据与现有样本库，逐步更新损坏特征的识别权重；然后在日常监测中，系统将实时采集的图像与样本库中的损坏图像进行比对，通过特征匹配算法对损坏的类型和程度进行识别； 所述基础设施损坏特征识别，通过学习这些具有代表性的损坏特征，模型能够深入理解损坏的复杂性和不规则性； 其基础设施损坏特征识别模型表示为，其中X表示损坏设施的图像样本，E是设施特征的提取网络，由Resnet50构成；D表示设施损坏的表征网络，由卷积构成； C是损坏设施的识别网络，由线性层构成；为了保证D能够表达设施损坏的特征表征，在训练损坏设施样本时需要冻结E网络参数，C是对类型进行分类，进而可以将损坏表征D嵌入到扩散生成模型中，将正常城市设施与损坏特征进行结合； 所述扩散生成的泛化联想，构建城市基础设施损坏样本； 将损坏特征嵌入到扩散生成的基本思想是将损坏特征噪声化； 在加噪过程加入反向损坏去噪过程，在去噪过程加入损坏加噪过程； 将损坏特征以噪声的形式加入得到扩散模型中； 所述加噪过程表达： 其中，用于控制噪声的权重；表示噪声；表示损坏设施的图像X在不同加噪过程的特征，是由第t+1个时间步的上一特征加上噪声和去除损坏特征；其中，t表示当前的时间步，随着迭代逐步增加； 所述去噪过程表达为： 其中，用于控制噪声的权重；表示损坏设施的图像X在不同加噪过程的特征；是第t+1个时间步的由上一特征加上噪声和去除损坏特征；其中，t表示当前的时间步，随着迭代逐步增加； 生成损坏设施样本图像X，用于训练公式中的E，其余参数冻结； 通过持续收集和分析实时监测数据和响应结果，优化损坏识别算法和响应措施库，提高系统的准确性和效率；定期对系统进行升级和维护，确保系统的稳定运行。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。