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龙图腾网获悉无锡中惠天泽智能科技有限公司申请的专利一种基于水下巡检系统的目标缺陷识别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：CN119559492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510101734.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于水下巡检系统的目标缺陷识别方法及系统是由李宁;肖伟;刘赛阳;邵宏庆;王云龙;唐晓洪;孔中飞;刘艳冰设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于水下巡检系统的目标缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于水下巡检系统的目标缺陷识别方法及系统。采集图像信息和位置；采集的数据通过基站传输；数据处理中心利用图像智能识别算法，在对图像进行预处理后，结合历史图像数据库和目标信息数据库数据，识别缺陷，并输出缺陷严重程度、目标缺陷位置。该方法通过集成多种传感器和智能算法，实现对桥梁墩柱、桩基以及船舶船底、螺旋桨等水下关键部位缺陷的高效、准确检测与识别。

本发明授权一种基于水下巡检系统的目标缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于水下巡检系统的目标缺陷识别方法,其特征在于： 步骤S1：采集水下图像信息和位置； 步骤S2：采集的数据通过基站传输； 步骤S3：数据处理中心利用图像智能识别算法，在对图像进行预处理后，结合历史图像数据库和目标信息数据库数据，识别缺陷，并输出缺陷严重程度、目标缺陷位置； 所述步骤S3具体包括： 步骤S3.1：利用图像预处理网络NET_PRE进行去噪、增强、校准； 所述图像预处理网络输入水下巡检机器人高清摄像机采集的图像IMi、拍摄位置Pi、拍摄角度Si，对采集的图像IMi进行预处理，实现对传感器采集图像的去噪、增强、校准，并将预处理后的图像存储到历史图像数据库IMS中，用于图像识别中对比分析； 步骤S3.2：利用图像识别网络NET_REC识别目标缺陷类型TYi、严重程度DGi、缺陷位置POi； 图像识别网络NET_REC的输入包含预处理后的目标图像、位置、角度，以及当前区域的历史图像； 所述图像识别网络NET_REC进行处理后，输出目标图像缺陷类型TYi、严重程度DGi、缺陷位置POi； 其中所述缺陷类型TYi、所述严重程度DGi由网络直接输出，所述缺陷位置POi由网络输出缺陷相对于图像的像素位置，叠加巡检机器人拍摄位置Pi，以及拍摄角度Si信息计算得到； 所述步骤S3.2进一步包括：设机器人位置缺陷位置POi由图像识别获得的相对像素点位置为相机视场角为α，分辨率为Pix_X×Pix_Y，拍摄摄像机距离目标距离为L，拍摄角度其中θi为方位角，为俯仰角， 图像中心点位置为： 由于相机视场直径与拍摄图像对角线长度相等，因此每个像素对应的视场角度为pix为一个像素对应视场角度； 计算缺陷位置相对于图像中心的视场角偏移量， 识别出图像中缺陷位置的空间坐标为： 步骤S3.3：利用维修决策网络NET_DEC输出维修建议；利用缺陷识别网络输出的目标图像缺陷类型TYi、严重程度DGi、缺陷位置POi数据，结合目标类型以及维修历史数据，得到维修建议。

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