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龙图腾网获悉长江大学申请的专利一种基于深度学习的AUV海底石油管道巡检风险识别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：CN120656129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510855173.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的AUV海底石油管道巡检风险识别系统是由汪幸;吕俊泊;魏顺行;邓育林设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的AUV海底石油管道巡检风险识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的AUV海底石油管道巡检风险识别系统，涉及海洋工程技术领域，包括巡检风险管理中心，所述巡检风险管理中心通信连接有如下模块，其中：AUV自主巡检模块，用于部署AUV实施海底石油管道的巡检任务，并根据海底环境和管道状态动态调整AUV的控制指令，优化巡检路径和速度。本发明通过结合深度学习算法构建异常管道识别模型，能够对管道图像数据进行高效分类，识别出异常状态的海底石油管道区域，进而对识别出的异常状态区域进行进一步分析，计算管道风险趋向指数，评估管道的潜在风险等级，有助于及时发现并处理潜在的安全隐患，防止事故的发生，保障海底石油管道的安全运行。

本发明授权一种基于深度学习的AUV海底石油管道巡检风险识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的AUV海底石油管道巡检风险识别系统，包括巡检风险管理中心，其特征在于，所述巡检风险管理中心通信连接有如下模块，其中： AUV自主巡检模块，用于部署AUV实施海底石油管道的巡检任务，并根据海底环境和管道状态动态调整AUV的控制指令，优化巡检路径和速度； 图像采集处理模块，用于通过AUV的巡检过程采集并预处理海底石油管道的图像数据，并进行特征分析，提取管道缺陷特征，形成缺陷特征序列表，所述图像采集处理模块包括图像采集单元和图像特征提取单元； 其中，所述图像采集单元，用于通过AUV搭载的高清摄像头采集海底石油管道的图像数据，并对图像数据进行预处理； 所述图像特征提取单元，用于对预处理后的图像数据进行特征分析，提取与海底石油管道健康状态相关的管道缺陷特征，整合得到缺陷特征序列表，具体包括： 提取预处理后的图像数据，并利用边缘检测算法对其进行图像分割，分离出海底石油管道的相关区域，并结合系统中内置的海底石油管道的基础数据，进一步定位海底石油管道的边界； 基于图像分割出的海底石油管道的相关区域，分析海底石油管道的几何特征和形状特征，提取与海底石油管道健康状态相关的缺陷特征，包括管道直径、管道弯曲度、裂缝长度、裂缝宽度、孔洞面积、孔洞直径、腐蚀深度和腐蚀面积占比； 将提取到的缺陷特征进行整合，并根据海底石油管道的巡检需求，确定各缺陷特征的基准值，即为各缺陷特征的最大允许值，形成缺陷特征序列表，对每个缺陷区域，将提取的几何特征和形状特征进行汇总，标注其在管道上的位置信息； 图像识别分类模块，用于结合深度学习算法构建异常管道识别模型，对预处理后的管道图像数据进行分类，识别出异常状态的海底石油管道区域； 风险评估模块，用于对识别出的异常状态区域进行进一步分析，计算管道风险趋向指数，评估管道的潜在风险等级。

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