国机传感科技有限公司;沈阳仪表科学研究院有限公司宋华东获国家专利权
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龙图腾网获悉国机传感科技有限公司;沈阳仪表科学研究院有限公司申请的专利基于弱标注的管道漏磁信号金属损失检测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：CN120375374B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510863686.5，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于弱标注的管道漏磁信号金属损失检测方法是由宋华东;曲天翼;陈洪鹤;曾艳丽;胡文广;刘冠林;宋婷;刘晋;曲宇航;徐春风;孙浩鹏;刘喆设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于弱标注的管道漏磁信号金属损失检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，提供一种基于弱标注的管道漏磁信号金属损失检测方法，包括：将获取的漏磁信号图像转化为RGB图像，再利用预设数量的带有矩形框标注的RGB图像训练检测模型，以令检测模型生成预测矩形框，及利用带有类别标注的RGB图像训练分类模型，以令分类模型获取类别置信度得分；基于分类模型生成热力图，基于热力图生成拟合矩形框，结合预测矩形框与拟合矩形框的重叠度评估结果及类别置信度得分，计算拟合分数；通过拟合分数得到目标检测模型对待测漏磁信号图像执行金属损失检测，得到检测结果。所述方法通过检测模型与分类模型协同，结合热力图及拟合评估，降低人工标注需求的同时提升金属损失检测精度。
本发明授权基于弱标注的管道漏磁信号金属损失检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱标注的管道漏磁信号金属损失检测方法，其特征在于，包括： 获取漏磁信号图像，并将所述漏磁信号图像转化为RGB图像； 将所述RGB图像作为第一训练集，并将所述第一训练集中预设数量的带有矩形框标注的RGB图像训练检测模型，以令所述检测模型对全部所述RGB图像执行预测，以生成预测矩形框，所述检测模型为改进的YOLO模型； 利用带有类别标注的所述RGB图像训练分类模型，以令所述分类模型获取所有RGB图像的类别置信度得分； 基于所述分类模型生成热力图； 对所述热力图执行区域生长处理，以生成拟合矩形框； 结合所述预测矩形框与拟合矩形框的重叠度评估结果以及所述类别置信度得分，计算所述RGB图像的拟合分数； 基于所述拟合分数，得到目标检测模型； 通过所述目标检测模型对待测漏磁信号图像执行金属损失检测，以得到检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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