买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海市建筑科学研究院有限公司申请的专利基于深度学习的桥梁缺陷自动识别与巡检方法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：CN120259915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510255702.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于深度学习的桥梁缺陷自动识别与巡检方法是由赵琳;赵荣欣;邢云;吴华勇;贾鹏飞;周子杰;王枫设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的桥梁缺陷自动识别与巡检方法在说明书摘要公布了：本发明涉及桥梁检测技术领域，具体涉及基于深度学习的桥梁缺陷自动识别与巡检方法，包括以下步骤：S1，多模态数据采集：获取桥梁表面及内部结构的多模态数据；S2，多模态数据预处理：生成时空对齐的增强数据集；S3，特征融合与提取：生成融合特征图谱；S4，自适应优化特征图谱：根据实时环境参数调整网络层间连接权重；S5，缺陷定位与类型识别：定位缺陷的空间坐标并同步输出缺陷类型的概率分布；S6，缺陷分析与报告生成：基于缺陷定位与类型识别的结果，生成包括缺陷演化趋势分析的巡检报告。本发明，提升了桥梁巡检效率，降低了人工成本，进一步推动了桥梁管理领域的智能化升级。

本发明授权基于深度学习的桥梁缺陷自动识别与巡检方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的桥梁缺陷自动识别与巡检方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，多模态数据采集：通过无人机搭载的多维度图像采集设备获取桥梁表面及内部结构的多模态数据，包括可见光图像、红外热成像数据和三维激光点云数据； S2，多模态数据预处理：采用时空同步增强算法对多模态数据进行预处理，生成时空对齐的增强数据集； S3，特征融合与提取：将时空对齐的增强数据集输入多模态特征融合网络，通过跨尺度卷积核组提取不同维度的缺陷特征，生成融合特征图谱； S4，自适应优化特征图谱：基于动态权重分配机制对融合特征图谱进行自适应优化，根据实时环境参数调整网络层间连接权重； S5，缺陷定位与类型识别：将优化后的融合特征图谱输入双向注意力定位机制，定位缺陷的空间坐标并同步输出缺陷类型的概率分布；具体包括： S51，缺陷空间坐标定位：将自适应优化后的融合特征图谱输入双向注意力定位机制，定位缺陷的空间坐标； S52，缺陷类型识别与概率分布输出：基于定位的缺陷的空间坐标，双向注意力机制对每个缺陷进行类型识别，并输出缺陷类型的概率分布 S6，缺陷分析与报告生成：基于缺陷定位与类型识别的结果，生成包括缺陷演化趋势分析的巡检报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海市建筑科学研究院有限公司，其通讯地址为：200032 上海市徐汇区宛平南路75号一楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。