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龙图腾网获悉北京华科软科技有限公司申请的专利一种基于模型训练及图像识别技术的管道元件库创建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：CN120877018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510962079.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于模型训练及图像识别技术的管道元件库创建方法是由何佳;李东风;郇新鑫;杨二磊;司骐;潘正国;周梦阳;孙鹏设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型训练及图像识别技术的管道元件库创建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别数据处理技术领域，尤其涉及一种基于模型训练及图像识别技术的管道元件库创建方法，通过多光谱成像方案采集带深度信息的管道元件图像数据，经级联式预处理流水线执行Retinex算法光照均衡化与形态学修复，生成与元数据关联的标准化数据集。采用多任务联合学习框架集成ResNet‑50、HRNet及MaskR‑CNN网络，共享底层卷积特征提取层，注入生成对抗网络合成的油污及强反射对抗性数据，结合渐进式训练策略优化模型参数，输出轻量级MobileNetV3模型。动态更新模型参数与索引结构，结合跨设备标定协议与数据血缘追踪实现系统自校准。本发明通过自动化数据标注、多任务特征复用及检索反馈闭环，有效提升管道元件库构建效率，降低复杂环境下的识别错误率。

本发明授权一种基于模型训练及图像识别技术的管道元件库创建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型训练及图像识别技术的管道元件库创建方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取多源管道元件图像数据及关联环境参数，通过对多源管道元件图像数据及关联环境参数进行级联式预处理，生成标准化图像数据集； 步骤2，将标准化图像数据集输入多任务联合学习框架进行动态训练，多任务联合学习框架集成元件分类子网络、元件关键点定位子网络及元件缺陷检测子网络，通过共享底层特征提取层输出训练模型； 步骤3，基于训练模型提取的特征向量，生成元件特征描述符，将元件特征描述符与预设知识图谱中的元件装配关系关联，构建多级索引结构，接收包括待检索元件图像或特征向量的查询输入，解析查询中的元件类型标识，确定目标元件大类，在目标大类中执行近似最近邻搜索，输出特征相似的候选元件，验证候选元件与查询元件的空间装配兼容性，筛选通过拓扑约束的最终匹配结果，将最终匹配结果作为结构化检索结果，将结构化检索结果作为闭环演进机制的数据输入源，实时输出至步骤4； 步骤4，当结构化检索结果中的特征相似度得分低于设定阈值时，标记为误检样本，提取误检样本的修正标签及关联环境参数，生成增量数据，根据增量数据触发闭环演进机制，闭环演进机制包括获取增量数据，对增量数据进行级联式预处理，生成增量标准化数据集，将增量标准化数据集输入多任务联合学习框架，更新训练模型的特征提取参数，基于更新后的训练模型提取特征向量，重建层级化元件库的多级索引结构，将更新后的层级化元件库的检索结果反馈至步骤1，形成闭环迭代。

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