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龙图腾网获悉北京市市政工程研究院申请的专利一种基于深度学习的隧道病害识别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：CN119339063B 。

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：202411591685.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于深度学习的隧道病害识别检测方法及系统是由王新灵;孙景来;方慧;张戍;崔楠;苏越;刘浩;席迅;蒋丹设计研发完成，并于2024-11-08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隧道病害识别检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于隧道病害检测技术领域，公开了一种基于深度学习的隧道病害识别检测方法及系统：获取隧道历史病害图像，对历史病害图像进行预处理，获取训练数据集；采用训练数据集训练神经网络模型，得到目标识别模型；获取待检测隧道图像，对待检测隧道图像进行预处理，随后将预处理后的待检测隧道图像输入目标识别模型，获取存在病害的目标图像；从目标图像中提取病害区域，并进行标注。本发明技术方案能够提高目标识别模型的训练精度和隧道病害检测的准确率。

本发明授权一种基于深度学习的隧道病害识别检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的隧道病害识别检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取隧道历史病害图像，对所述历史病害图像进行预处理，获取训练数据集； 采用所述训练数据集训练神经网络模型，得到目标识别模型； 获取待检测隧道图像，对所述待检测隧道图像进行所述预处理，随后将所述预处理后的待检测隧道图像输入所述目标识别模型，获取存在病害的目标图像； 从所述目标图像中提取病害区域，并进行标注； 所述预处理包括第一预处理，所述第一预处理包括： 步骤111、提取任一第一待处理图像，按照第一预设尺寸将任一所述第一待处理图像划分为多个子图像，其中，所述第一待处理图像为所述历史病害图像或所述待检测隧道图像； 步骤112、提取任一子图像，确定任一所述子图像的图像特征值，判断所述图像特征值是否大于等于第一预设值，若是，则进入步骤113，若不是，则进入步骤114； 步骤113、将任一所述子图像输入第一网络模型，获取干扰信息图像，基于任一所述子图像和所述干扰信息图像生成第一子图像； 步骤114、将任一所述子图像输入第二网络模型，获取所述第一子图像； 步骤115、遍历完所有子图像后，对所有第一子图像进行重组，生成第一图像； 步骤116、遍历完所有第一待处理图像后，获取所述第一预处理的结果； 所述步骤112中，所述图像特征值包括第一图像特征值和或第二图像特征值，所述第一图像特征值和所述第二图像特征值的确定方法为： 将任一所述子图像转化为频域分析图像，提取所述频域分析图像中的任一频域点，任一所述频域点的幅值大于第二预设值时，将任一所述频域点定义为第一类点，否则，将任一所述频域点定义为第二类点，遍历完所述频域分析图像中的所有点后，计算所有第一类点的幅值的平均值，并定义为所述第一图像特征值； 提取任一所述子图像中的任一像素点，对任一所述像素点处每个颜色通道的强度值进行加权求和，并定义为任一所述像素点处的第一点特征值，遍历完任一所述子图像中的所有像素点后，计算所有所述第一点特征值的平均值，并定义为所述第二图像特征值； 从所述目标图像中提取病害区域，并进行标注包括： 步骤41、按照第二预设尺寸将所述目标图像划分为多个第一局部图像； 步骤42、提取任一第一局部图像，对任一所述第一局部图像任一像素点处每个颜色通道的强度值进行加权求和，并定义为任一所述像素点处的第二点特征值，遍历完任一所述第一局部图像中的所有像素点后，计算所有所述第二点特征值的第一统计值，判断所述第一统计值是否位于第一预设范围内，若是，则将任一所述第一局部图像标注为第一类别区域； 步骤43、遍历完所有第一局部图像后，将未进行标注的所述第一局部图像定义为第二局部图像，提取任一第二局部图像，确定任一所述第二局部图像任一像素点处所有颜色通道的强度值最大值和强度值最小值，计算所述强度值最大值和所述强度值最小值的差值与所述强度值最大值的比值，并定义为任一所述像素点处的第三点特征值，遍历完任一所述第二局部图像中的所有像素点后，计算所有所述第三点特征值的第二统计值，判断所述第二统计值是否位于第二预设范围内，若是，则将任一所述第二局部图像标注为第二类别区域； 步骤44、遍历完所有第二局部图像后，将未进行标注的所述第二局部图像定义为第三局部图像，提取任一第三局部图像，判断任一所述第三局部图像对应的所述第二统计值是否位于第三预设范围内，若是，则将任一所述第三局部图像标注为第三类别区域； 步骤45、遍历完所有第三局部图像后，将未进行标注的所述第三局部图像定义为第四局部图像，提取任一第四局部图像，确定任一所述第四局部图像的纹理统计特征值，判断所述纹理统计特征值是否位于第四预设范围内，若是，则将任一所述第四局部图像标注为第四类别区域，若否，则将任一所述第四局部图像标注为第五类别区域。

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