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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利基于图像质量筛选的排水管道视频缺陷检测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：CN120411043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510527853.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像质量筛选的排水管道视频缺陷检测方法及系统是由陈星宇;王泽根;何江海;胡佳一;刘霞设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像质量筛选的排水管道视频缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于排水管道缺陷检测技术领域，具体提供基于图像质量筛选的排水管道视频缺陷检测方法及系统，方法包括：采集并处理排水管道内检测图像，构建图像对训练集以及测试集；构建基于GAN的无参考图像质量初始评价模型；对无参考图像质量初始评价模型进行训练以及测试，获得图像分块质量评价鉴别器；联合图像分块质量评价鉴别器以及图像信息熵权重矩阵，获得无参考图像质量最终评价模型；基于无参考图像质量最终评价模型对待检测排水管道内检测图像进行质量筛选，并基于训练好的YOLOv8缺陷检测模型进行缺陷检测，获得缺陷检测结果。本发明通过筛除低质量图像，有效减少冗余图像帧对后续缺陷检测任务的负担，提升了视频检测速度。

本发明授权基于图像质量筛选的排水管道视频缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像质量筛选的排水管道视频缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集并处理排水管道内检测图像，构建排水管道内检测图像对训练集以及MOS标签排水管道内检测图像测试集； 构建基于GAN的无参考图像质量初始评价模型；其中，所述无参考图像质量初始评价模型包括生成器和鉴别器；所述生成器包括FPN-Inception网络结构，所述鉴别器为VGG风格的Double-PatchGAN鉴别器，包括两个不同感受野的鉴别器； 基于所述排水管道内检测图像对训练集以及MOS标签排水管道内检测图像测试集对无参考图像质量初始评价模型进行训练以及测试，获得满足预设要求的图像分块质量评价鉴别器； 联合所述图像分块质量评价鉴别器以及图像信息熵权重矩阵，进行图像质量加权评估，获得无参考图像质量最终评价模型； 基于无参考图像质量最终评价模型对待检测排水管道内检测图像进行质量筛选，并基于训练好的YOLOv8缺陷检测模型对满足预设质量要求的待检测排水管道内检测图像进行缺陷检测，获得缺陷检测结果； 构建基于GAN的无参考图像质量初始评价模型的方法包括： 结合FPN和InceptionResNetv2模块，构建生成器；其中，所述FPN用于捕捉排水管道内检测图像的全局和局部信息，获得多尺度特征图；所述InceptionResNetv2模块通过融合不同尺寸的卷积核和残差结构对所述多尺度特征图进行深度特征提取，获得深度特征图； 基于第一鉴别器与第二鉴别器，构建VGG风格的Double-PatchGAN鉴别器；其中，第一鉴别器包括3个卷积块，用于提取排水管道内检测图像的第一局部特征；第二鉴别器包括4个卷积块，用于提取排水管道内检测图像的第二局部特征；所述第一局部特征与所述第二局部特征范围不同； 基于第一鉴别器输出的局部特征分块评估所述多尺度特征图，获得第一鉴别结果；基于第二鉴别器输出的预设范围内的特征分块评估所述深度特征图，获得第二鉴别结果； 结合所述第一鉴别结果以及所述第二鉴别结果，获得图像块鉴别结果，完成基于GAN的无参考图像质量初始评价模型的构建。

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