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龙图腾网获悉安徽水利水电职业技术学院申请的专利一种基于光学偏振成像的水下结构损伤识别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：CN121482045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610019427.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于光学偏振成像的水下结构损伤识别方法及系统是由费家仓;张延;郑溪;康小燕;余嫦设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光学偏振成像的水下结构损伤识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于光学偏振成像的水下结构损伤识别方法及系统，涉及深度学习领域，解决了现有技术在高浊度水下环境中因散射严重，以及缺乏物理先验引导而导致的裂缝检测精度低的技术问题。该方法包括：获取水下目标区域在多个预设偏振角度下的光强图像；基于光强图像计算表征偏振状态的多维物理量，并构建包含多维物理量的多通道输入数据；将多通道输入数据输入至深度学习检测模型中，输出损伤信息；基于损伤信息评估风险等级。本申请用于水下结构损伤识别过程中。

本发明授权一种基于光学偏振成像的水下结构损伤识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光学偏振成像的水下结构损伤识别方法，其特征在于，包括： 获取水下目标区域在多个预设偏振角度下的光强图像； 基于所述光强图像计算表征偏振状态的多维物理量，并构建包含所述多维物理量的多通道输入数据；所述多维物理量包括Stokes矢量和偏振差分图像； 所述多维物理量的获取方法，包括： 基于所述光强图像，计算Stokes矢量，包括总光强、水平-垂直偏振差、偏振差、右旋-左旋圆偏振差； 基于Stokes矢量，通过公式PDI=计算得到偏振差分图像PDI； 将所述多通道输入数据输入至深度学习检测模型中，所述深度学习检测模型基于YOLOv7-AC架构中融合物理注意力机制得到；其中，物理注意力机制为一种由外部偏振成像物理量驱动、用于引导深度学习检测模型关注结构损伤敏感区域的注意力生成机制； 所述物理注意力机制，基于偏振差分图像，生成第一空间注意力掩码，并利用所述第一空间注意力掩码对所述YOLOv7-AC架构中的中间特征图进行调制； 深度学习检测模型基于物理注意力机制和全局注意力机制对中间特征图进行空间调制；所述中间特征图为深度学习检测模型在骨干网络或特征金字塔网络中生成的多通道特征张量； 根据空间调制的中间特征图，深度学习检测模型输出损伤信息，基于损伤信息评估风险等级；其中，损伤信息包括损伤位置和损伤参数。

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