中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院张鸿获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院申请的专利基于视频深度学习的内镜管道内壁裂隙自动识别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：CN119693841B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411748890.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于视频深度学习的内镜管道内壁裂隙自动识别系统是由张鸿;陈炜;卢永辉;罗业涛;董为勤;曹登秀;曹秋莲;刘璐设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于视频深度学习的内镜管道内壁裂隙自动识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视频深度学习的内镜管道内壁裂隙自动识别系统，涉及管道检测技术领域，本发明包括图像获取模块、图像预处理模块、管道内壁模型建立模块、深度学习识别模块及结果输出模块；图像获取模块，用于利用自主移动内镜装置采集管道内图像，其多轮驱动结构、自适应橡胶履带、高精度传感器等保障采集过程稳定；本发明，显著提升了管道内壁裂隙检测的自动化水平和准确性，利用自主移动内镜装置配合立体照明和多角度图像采集，确保在复杂环境下也能获取高质量的管道内壁图像，通过图像预处理模块的校准配准、噪声抑制和对比度增强，为深度学习模型提供了优质的输入数据，从而提高了裂隙识别的准确性和可靠性。
本发明授权基于视频深度学习的内镜管道内壁裂隙自动识别系统在权利要求书中公布了：1.基于视频深度学习的内镜管道内壁裂隙自动识别系统，其特征在于，包括： 图像获取模块，利用自主移动内镜装置采集管道内图像，配合立体照明装置和多角度图像采集模组确保获取高质量、全方位管道内壁图像； 图像预处理模块，对采集的多角度图像进行校准配准以保证几何准确性，同时抑制噪声并增强对比度，为后续深度学习模型提供优质输入数据； 管道内壁模型建立模块，通过特征点提取与匹配、图像配准消除图像数据重复部分，依据评价参数选择最优图像，再利用算法将处理后图像转换为点云数据，经滤波、表面重建和纹理映射构建反映管道内壁实际样貌的模型； 深度学习识别模块，用于构建改进的卷积神经网络模型，通过不同标注数据集训练，使其识别管道内壁裂隙，提高对不同情况裂隙的识别能力； 结果输出模块，在可视化界面展示裂隙识别结果，用不同颜色和标记突出裂隙位置与范围，并生成包含详细裂隙信息的检测报告，为管道维护修复提供数据支持。
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中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院，其通讯地址为：400037 重庆市沙坪坝区新桥正街183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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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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