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龙图腾网获悉金钱猫科技股份有限公司申请的专利一种结合分类网络的锈斑面积扩大的监测方法与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：CN117315578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311247849.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种结合分类网络的锈斑面积扩大的监测方法与系统是由叶楠;陈俊琪;廖以随设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合分类网络的锈斑面积扩大的监测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络模型应用技术领域，特别涉及一种结合分类网络的锈斑面积扩大的监测方法与系统，获取待检测图像和基准图像，所述基准图像为所述待检测图像拍摄区域初始状态的图像；基于神经网络模型对所述待检测图像和所述基准图像进行分析，确定存在变化的所述待检测图像为目标图像，并在所述目标图像上标记有变化区域；根据所述变化区域对所述目标图像进行图像提取，得到目标区域图像；基于分类模型对所述目标区域图像进行分类，判断是否为锈蚀区域；本发明通过高清摄像头进对重要区域锈斑面积扩大趋势进行监测，不仅识别的精度较高，而且能够不间断地进行监控，不需要换岗换班，也避免人工疏忽，且成本较低。

本发明授权一种结合分类网络的锈斑面积扩大的监测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种结合分类网络的锈斑面积扩大的监测方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取待检测图像和基准图像，所述基准图像为所述待检测图像拍摄区域初始状态的图像； S2、基于神经网络模型对所述待检测图像和所述基准图像进行分析，确定存在变化的所述待检测图像为目标图像，并在所述目标图像上标记有变化区域； S3、根据所述变化区域对所述目标图像进行图像提取，得到目标区域图像； S4、基于分类模型对所述目标区域图像进行分类，判断是否为锈斑区域； 步骤S4包括步骤： S41、预先采集目标区域图像进行模型训练，利用分类网络的前置卷积层提取特征向量，并用分类模型进行模型训练； S42、对待检测的目标区域图像进行显著度检测，分割出前景区域； S43、将分割出来的所述前景区域输入分类网络的前置卷积层提取特征向量； S44、对述提取的特征向量用训练好的分类模型进行分类； 其中，所述分类模型采用二类分类模型，分类结果为锈斑区域或其他变化区域； S5、判定锈斑区域的面积是否超出所设定的阈值，若是则向指定的用户端推送锈斑趋势变化的告警信息。

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