武汉中仪物联技术股份有限公司王翔获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉中仪物联技术股份有限公司申请的专利管道缺陷识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115511821B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211153763.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权管道缺陷识别方法、装置、电子设备及存储介质是由王翔;冯成会;蔡鹏设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本管道缺陷识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及管道检测技术领域，提供一种管道缺陷识别方法、装置、电子设备及存储介质，首先获取待检测管道的视频图像；然后将视频图像输入至缺陷识别模型的特征提取层，得到特征提取层输出的视频图像中的缺陷特征；最后将缺陷特征输入至缺陷识别模型的分类层，得到分类层输出的待检测管道中的目标缺陷类型。该方法通过缺陷识别模型可以自动实现管道内缺陷位置以及缺陷类型的识别，不需要人工操作，不仅可以避免因人工操作而导致的人力浪费的情况出现，降低检测成本，还可以提高缺陷检测结果的准确性及可靠性。
本发明授权管道缺陷识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种管道缺陷识别方法，其特征在于，包括： 获取待检测管道的视频图像； 将所述视频图像输入至缺陷识别模型的特征提取层，得到所述特征提取层输出的所述视频图像中的缺陷特征； 将所述缺陷特征输入至所述缺陷识别模型的分类层，得到所述分类层输出的所述待检测管道中的目标缺陷类型； 其中，所述缺陷识别模型基于携带有缺陷特征标签的目标图像样本训练得到，所述缺陷特征标签包括缺陷位置标签和缺陷类型标签；所述目标图像样本基于管道视频样本中每帧图像样本的色偏信息、灰度图均值和灰度图方差值，从所述管道视频样本中抽取得到； 所述色偏信息包括色偏度值； 所述目标图像样本基于如下步骤确定： 基于每帧图像样本的灰度图方差值，确定所述管道视频样本的平均灰度图方差值； 从所述管道视频样本中抽取色偏度值小于等于1的第一类图像样本； 从所述第一类图像样本中抽取灰度图均值在预设均值范围内，且灰度图方差值大于预设阈值的第二类图像样本； 从所述第二类图像样本中抽取对应的缺陷特征标签不为空的第三类图像样本，并基于所述第三类图像样本，确定所述目标图像样本。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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