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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利基于先验知识与数据融合驱动的防振锤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：CN121190483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511734863.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于先验知识与数据融合驱动的防振锤检测方法及系统是由邹国锋;黄志威;傅桂霞;赵新宇;陈玉山;王伟建;邱昊设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于先验知识与数据融合驱动的防振锤检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及防振锤缺陷检测技术领域，提出了一种基于先验知识与数据融合驱动的防振锤检测方法及系统，包括对防振锤图像，进行多尺度特征提取得到定位特征和分类特征；提取表征防振锤定位位置区域的定位先验知识构建防振锤空间先验分布热图；将定位特征与防振锤空间先验分布热图融合预测，得到定位预测特征；构建缺陷类别共现矩阵，将分类特征和缺陷类别共现矩阵通过门控机制进行拼接得到邻接矩阵，利用图卷积求解类别预测特征，生成防振锤预测结果。本发明创新性地融合空间先验知识与图卷积网络，基于防振锤空间分布数据和类别缺陷类别共现关系进行防振锤缺陷的智能检测，提升缺陷识别的准确性、鲁棒性与现场适应性。

本发明授权基于先验知识与数据融合驱动的防振锤检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于先验知识与数据融合驱动的防振锤检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取防振锤图像，进行多尺度特征提取，并对提取后的特征进行特征融合，得到包括浅层特征、中层特征和深层特征的定位特征和分类特征； 针对获取的防振锤图像，融合边缘特征提取和概率霍夫变换操作检测导线区域，提取表征防振锤定位位置区域的定位先验知识，构建防振锤空间先验分布热图； 构建防振锤空间先验分布热图的方法，包括如下步骤： 将输入的防振锤图像进行灰度化、高斯滤波和通过Canny边缘提取获得图像的边缘特征图； 将边缘特征图通过强度阈值比较方法识别边缘，将边缘内区域与前景区域分离，得到过滤后的纹理图； 针对过滤后的纹理图，进行概率霍夫变换检测得到导线区域图； 针对得到的导线区域图，计算每个像素点i,j到最近导线点的欧几里得距离作为像素点i,j的值，生成防振锤空间先验分布热图； 将定位特征与防振锤空间先验分布热图进行卷积、池化以及拼接融合，融合后进行特征选择性增强，得到定位预测特征； 获取缺陷分类先验知识计算共现概率，构建缺陷类别共现矩阵； 将分类特征和缺陷类别共现矩阵通过门控机制进行拼接得到邻接矩阵，对分类特征进行卷积得到节点特征矩阵，利用图卷积求解类别预测特征；融合定位预测特征与类别预测特征生成防振锤预测结果； 将分类特征和缺陷类别共现矩阵通过门控机制进行拼接得到邻接矩阵，利用卷积提取各缺陷类别的节点特征矩阵，利用图卷积求解类别预测特征的方法，包括如下步骤： 对分类特征进行卷积，基于卷积后的特征进行激活作为门控系数； 基于得到的门控系数，将卷积后的分类特征以及缺陷类别共现矩阵进行融合得到邻接矩阵； 构造图结构节点特征矩阵，将分类特征进行卷积操作得到节点特征矩阵，作为图卷积的节点输入特征； 构造图卷积进行上下文特征传播，每个节点的特征表示通过邻接矩阵进行传播与聚合，最终得到类别预测特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东理工大学，其通讯地址为：255000 山东省淄博市张店区新村西路266号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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