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龙图腾网获悉西安建筑科技大学申请的专利一种基于深度学习与SfM的焊缝锈蚀特征提取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：CN121616929B 。

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：202610141124.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于深度学习与SfM的焊缝锈蚀特征提取方法及系统是由王友德;谭志航设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习与SfM的焊缝锈蚀特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及焊缝缺陷检测领域，尤其涉及一种基于深度学习与SfM的焊缝锈蚀特征提取方法及系统，方法包括，获取目标识别结构的多角度的特征识别图像，并将所获取的特征识别图像作为完成训练的识别优化网络的输入信息，以确定各特征识别图像的锈蚀语义标签；基于各特征识别图像的锈蚀语义标签内的锈蚀信息针对目标识别结构生成目标三维点云；沿焊缝长度方向针对生成的目标三维点云进行密集切片，以获取若干截面点云，并基于所获取的各截面点云确定目标识别结构的焊缝基础参数与锈蚀几何参数；输出目标识别结构的锈蚀特征融合结果。本发明提高了对于焊缝锈蚀特征的提取质量以及提取效率。

本发明授权一种基于深度学习与SfM的焊缝锈蚀特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与SfM的焊缝锈蚀特征提取方法，其特征在于，包括： 获取目标识别结构的多角度的特征识别图像，并将所获取的特征识别图像作为完成训练的识别优化网络的输入信息，以确定各特征识别图像的锈蚀语义标签； 基于各特征识别图像的锈蚀语义标签内的锈蚀信息针对目标识别结构生成目标三维点云，其中， 根据各特征识别图像的二值掩码确定关键特征点，基于关键特征点进行光束法平差以及相机参数优化，以确定稀疏点云； 获取所确定的稀疏点云存在的点云空洞，根据分布掩码参数以及分布掩码差异参数确定各点云空洞的分布状态，并基于各点云空洞的分布状态确定对应的点云空洞的重建修复方式，以确定稠密点云，并进行滤波处理，输出目标三维点云； 根据各分析子区域的重构执行分布参数确定是否针对对应的分析子区域的采集执行参数进行调节； 沿焊缝长度方向针对生成的目标三维点云进行密集切片，以获取若干截面点云，并基于所获取的各截面点云确定目标识别结构的焊缝基础参数与锈蚀几何参数； 输出目标识别结构的锈蚀特征融合结果。

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