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龙图腾网获悉聊城金恒智慧城市运营有限公司申请的专利基于图像增强的桥梁桩基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：CN120013939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510490264.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像增强的桥梁桩基缺陷检测方法及系统是由任海民;范淼;汤庆杰设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像增强的桥梁桩基缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像增强的桥梁桩基缺陷检测方法及系统，方法包括桥梁桩基图像获取、桥梁桩基图像增强、构建桥梁桩基缺陷检测模型和桥梁桩基缺陷检测。本发明属于图像增强领域，具体是指基于图像增强的桥梁桩基缺陷检测方法及系统，本方案通过嵌入自注意力模块设计生成器网络结构，在判别器网络设计中通过残差模块设计，并在每个卷积层中嵌入注意力模块，对特征图中的不同区域动态加权，能够更加关注桥梁桩基表面的关键缺陷区域，进而提高后续桥梁桩基缺陷检测效果；引入区域自适应权重调整和对比增强，自动加强桥梁桩基裂纹及腐蚀区域的特征响应；在损失函数中引入局部复杂度补偿因子，并基于二次衰减机制最终提高缺陷检测的准确性。

本发明授权基于图像增强的桥梁桩基缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像增强的桥梁桩基缺陷检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：桥梁桩基图像获取；获取经过缺陷标注的桥梁桩基图像； 步骤S2：桥梁桩基图像增强； 步骤S3：构建桥梁桩基缺陷检测模型； 步骤S4：桥梁桩基缺陷检测；利用构建好的检测模型对实时获取的桥梁桩基图像实现桥梁桩基缺陷检测； 在步骤S2中，所述桥梁桩基图像增强具体包括以下步骤： 步骤S21：生成器网络结构设计；在生成器网络中使用转置卷积和最近邻上采样+反卷积组合；在每层使用批量归一化；采用FCN替代全连接层，并嵌入自注意力模块；最终输出表示为：；其中，x是输入特征图；是最近邻上采样处理；是转置卷积处理；是融合后的输出图像；SA·是嵌入的自注意力模块； 是数据增强操作，是包括旋转角度、翻转概率和噪声级别的参数； 步骤S22：判别器网络结构设计；使用卷积操作代替池化层，通过步长控制特征图尺寸的调整；引入残差模块，并在每个卷积层内加入注意力模块；表示为： ；；其中，Fx是变换操作；是残差模块的输出特征图；和是梯度；是按位乘法；是通过注意力机制计算得到的加权特征图； 在步骤S3中，所述构建桥梁桩基缺陷检测模型是建立深度学习模型，输入图像为最终桥梁桩基图像集；输出最终的桥梁桩基缺陷检测结果；具体包括以下步骤： 步骤S31：注意力机制设计；采用CSPDarkNet作为主干网络，在骨干网络的P4层插入无参数注意力机制，对局部特征进行加权，引入区域自适应权重调整，并引入对比增强；整个过程表示为：； ；其中，是注意力能量，用于动态调整特征图中各区域的权重； 和是固定计算因子；L是特征总长度；是第i个输入特征；y是桥梁桩基缺陷区域的高响应；是正则化参数，控制权重的幅值；是尖锐度参数；是区域自适应权重；M是邻域内特征总数；j是邻域内特征索引；是邻域特征；tanh·是tanh函数；β是对比增强系数； 步骤S32：多尺度特征融合； 步骤S33：激活函数与损失函数设计； 步骤S34：二次衰减机制。

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