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龙图腾网获悉中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司;北京零偏科技有限责任公司;中电建生态环境设计研究有限公司申请的专利一种基于深度学习的排水管道缺陷判定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：CN120563517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511062393.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的排水管道缺陷判定方法是由张庆;宋华;丁朋;李露璇;邹宇杰;李万荣;刘骅标;李延孟;罗超;张奎;马卫忠;娄晓波;姚元成;肖志愿;李楠;赵红书;袁诚设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的排水管道缺陷判定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的排水管道缺陷判定方法，包括：获取排水管道内的现场图像；对现场图像进行预处理生成待判定图像；加载排水管道缺陷判定模型，输入待判定图像，输出缺陷对应的信息；缺陷对应的信息包括：缺陷类别、缺陷对应掩膜；加载等级差别模型，根据缺陷对应的信息判断缺陷等级；其中，等级差别模型用于根据缺陷对应的掩膜计算缺陷属性；缺陷属性包括：缺陷类别、类别对应量化指标；计算类别对应量化指标的数值，计算缺陷等级；缺陷类别为错口。根据上述技术方案，通过系列化的流程实现从原始图像采集到深度学习模型训练的全过程，以自动化和精确地检测和分割排水管道中的缺陷，针对特殊缺陷的量化分级提出了具体的实现方法。

本发明授权一种基于深度学习的排水管道缺陷判定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的排水管道缺陷判定方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取排水管道内的现场图像； 对所述现场图像进行预处理，生成待判定图像； 加载排水管道缺陷判定模型，输入所述待判定图像，输出缺陷对应的信息；所述缺陷对应的信息包括：缺陷类别、缺陷对应掩膜； 加载等级差别模型，根据所述缺陷对应的信息判断缺陷等级； 其中，所述等级差别模型用于根据缺陷类别为错口的缺陷对应掩膜计算缺陷属性；所述缺陷属性包括：缺陷类别、类别对应量化指标；计算所述缺陷类别对应量化指标的数值，计算缺陷等级； 所述缺陷类别为错口时，所述类别对应量化指标包括管径偏差指标；如果≤12，缺陷等级为一级；若12＜≤1，缺陷等级为二级；若1＜≤2，缺陷等级为三级；若＞2，缺陷等级为四级； 管径偏差指标的计算方法表示为：，其中，为接口处的最大管径偏差、为管径； 所述的计算方法为：，其中，R为管道半径、OP为错口缺陷的最近点P与圆心O的距离； 其中，根据所述缺陷对应掩膜提取错口的边界点坐标； 通过所述边界点坐标拟合管道截面圆，确定所述管道圆心O和半径R； 通过所述圆心O和缺陷对应掩膜，确定所述错口缺陷的最近点。

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电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司;北京零偏科技有限责任公司;中电建生态环境设计研究有限公司，其通讯地址为：550081 贵州省贵阳市观山湖区兴黔路16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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