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龙图腾网获悉重庆交通大学;重庆奉建高速公路有限公司申请的专利一种基于多维视频分析的结构渗漏水实时测定方法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：CN116773100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310683499.X，技术领域涉及：G01M3/04；该发明授权一种基于多维视频分析的结构渗漏水实时测定方法是由马庆禄;赵映慈;张梓轩;王欣宇设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维视频分析的结构渗漏水实时测定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维视频分析的结构渗漏水实时测定方法，并将该技术应用与隧道渗漏水检测。该方法以结构病害巡检机器人为本体，机器人将摄像头、激光雷达、超声波以及红外热像仪等传感设备集成在一起。利用同步匹配以及多维耦合成像技术在原有可见光视频基础上实时增添距离、角度、深度以及温度等数据以生成具备多维信息的多维视频或图片新格式。这种新的动态多维视频格式不仅可以感知出隧道渗漏水的位置和边界，还可以结合人工智能算法测定出隧道渗漏水的尺寸和严重程度。该方法有效提升了渗漏水感知效率和精度，对于结构病害检测具有重要参考意义。

本发明授权一种基于多维视频分析的结构渗漏水实时测定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维视频分析的结构渗漏水实时测定方法，其特征在于：该测定方法应用于结构渗漏水检测系统中，所述结构渗漏水检测系统包括结构病害检测机器人，所述结构病害检测机器人中集成有摄像头、激光雷达、红外热像仪以及一个或多个保存或执行测定方法的模块； 其中，基于多维视频分析的结构渗漏水实时测定方法包括以下步骤： 灾害位置的判定，结构病害检测机器人通过轨道移动至灾害发生位置，采集灾害位置信息，并确定灾害发现时间； 基于隧道收集的数据使用深度学习识别算法分别训练渗漏水检测模型、漏水检测模型，完成嵌入部署，对输入的图像视频及红外热成像视频完成检测； 发现渗漏水病害，同时使用激光雷达对病害深度进行检测，激光雷达发射激光射向渗漏水病害位置，通过反射计算筛选得到两个距离L1和L2，隧道渗漏水处的裂缝深度L=L1-L2，以及结构病害检测机器人到渗漏水物理位置的距离L2； 摄像头对渗漏水位置拍照，然后对拍照的图像清晰度进行分析，若清晰度达到分析需求就进行下一步骤，若清晰度不够就重新进行拍照抓取直至清晰度达到分析需求，通过对视频抓拍图像分割得出渗漏水的轮廓，且根据红外热成像呈现的渗漏水病害范围里外的温度变化，并对红外热成象进行图像抓拍，确定渗漏水轮廓，完成轮廓分割，根据分割出的渗漏水轮廓形状，与自建库中设定的鉴定病害轮廓对照，判断渗漏水具体病害类型； 根据渗漏水轮廓使用openCV的contourArea函数，使用格林公式计算像素面积； ，其中,格林公式1表示曲线上的环量或线积分，它表示在曲线L上对Pdx和进行积分得到的结果，其中和L所在平面上的一个向量场，和表示微小的路径元素；公式右侧的表示区域D的面积分，它表示对向量场在D内部取散度的结果，其中和分别表示向量场和在x和y方向上的偏导数； 检测流程最后综合渗漏水病害裂缝深度、病害实际面积与病害类型鉴别结果，确定病害严重程度； 并将灾害位置信息、灾害发现时间信息、渗漏水灾害具体严重信息存入后台数据进行检测和管理。

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