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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种水下桥墩病害识别定位方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115187565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210872321.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种水下桥墩病害识别定位方法、装置、电子设备及存储介质是由吴刚;侯士通;吴涛;何小元;张健设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下桥墩病害识别定位方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下桥墩病害识别定位方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：搭建视觉平台及测量系统；标定测量系统中相机参数，采集水下桥墩表面图像；构建病害图像数据集，通过图像处理模型对采集获得初始图像进行图像增强与复原处理；对处理后的图像进行三维重构，获得局部三维点云并校正水下折射导致的偏差；根据双目相机有效视场重叠区域统一双目相机所有测点处获得的三维点云数据，测量被测物表面全周三维形貌；对采集的局部图像进行病害识别，获得病害的像素位置和像素面积；结合采集的局部图像深度图，计算病害实际体积，获得病害在三维点云全局坐标系中的空间位置。本发明提高了水下光学测量方法在水下结构自动化监测场景中的测量效率和质量。

本发明授权一种水下桥墩病害识别定位方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水下桥墩病害识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、搭建水下抱柱式立体视觉平台和安置在密封水箱内的双目视觉光学测量系统； S2、标定步骤S1中双目视觉光学测量系统中双目相机的内外参数以及折射参数，根据桥墩尺寸设置测点，采集水下桥墩表面图像； S3、构建水环境病害图像数据集，通过基于深度学习方法的水下图像处理模型对步骤S2中采集的水下桥墩表面图像进行图像增强与复原处理； S4、对步骤S3中处理后的图像的被测表面采用三维数字图像相关方法进行三维点云重构，获得局部三维点云并通过水下成像折射修正原理校正光线折射导致的重构偏差； S5、根据步骤S2中双目相机的有效视场重叠区域，统一双目相机所有测点处获得的三维点云数据，实现被测物表面全周三维形貌测量； S6、建立水下病害纹理特征的深度学习模型算法，对步骤S3中增强与复原处理后的水下桥墩表面图像进行病害识别，获得病害在图像坐标系里面的像素位置和像素面积； S7、通过计算步骤S2中双目相机采集水下桥墩表面图像的深度图并结合步骤S6中所计算的病害像素位置和像素面积，计算病害实际体积，根据步骤S4中重构的三维点云与对应的感兴趣区域图像像素，获得病害在全周三维点云形貌全局坐标系中的空间位置； 所述步骤S4中，在进行被测物水下形貌测量前，双目相机放置于有透明平板观察窗的密封水箱中，光线经由水体、玻璃和空气三种介质成像，利用基于双目视觉原理的三维数字图像相关方法对被测物表面感兴趣区域进行三维重建获得局部初始三维点云，基于水下多折射成像原理，标定出折射平面相对于左相机的位置关系用于初始三维重建点云的修正； 所述步骤S6中，建立水下病害纹理特征的深度学习模型算法，具体为：采用深度特征提取骨架结构ResNet，提取病害纹理的高层次特征和多个低层次特征，并结合表征病害纹理特征的量化算子，对每个裂缝特征相对于平均裂缝特征的距离进行量化统计，构建纹理增强模块，将构建纹理增强模块扩展到一个可学习的图像来对每个量化级进行重建； 在编码器与解码器之间加入注意力机制模块，通过分层连续卷积操作提取更高层特征，并将各层的特征进行相加融合，构成注意力模块，通过注意力模块,加强裂缝区域的信息权值。

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