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龙图腾网获悉三峡金沙江川云水电开发有限公司申请的专利基于人工智能的水下建筑物混凝土表观缺陷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：CN121258985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511807226.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的水下建筑物混凝土表观缺陷检测方法及系统是由侯春尧;刘志辉;王皓冉;谭大文;李永龙;张洪毅;李佳龙;张红;夏帆设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的水下建筑物混凝土表观缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的水下建筑物混凝土表观缺陷检测方法及系统，包括：首先对预设彩色和黑白相机进行空中与水下标定。然后获取标定后彩色相机拍摄的带有和不带激光条纹的第一、二图像，及黑白相机拍摄的第三图像。基于激光条纹匹配第一和第三图像，构建点云图像并结合第二图像色彩增强，获得目标点云图像。最后利用表观缺陷检测模型识别该图像的缺陷，得出缺陷检测结果，实现高效精准的水下建筑物混凝土表观缺陷检测。

本发明授权基于人工智能的水下建筑物混凝土表观缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的水下建筑物混凝土表观缺陷检测方法，其特征在于，包括： 对预设彩色相机和预设黑白相机进行空中标定和水下标定； 获取标定完成的彩色相机拍摄的针对水下建筑物混凝土表观的第一图像和第二图像，所述第一图像带有激光条纹，所述第二图像不带有激光条纹，所述激光条纹基于下水折射产生； 获取标定完成的黑白相机拍摄的针对水下建筑物混凝土表观的第三图像； 基于所述激光条纹对所述第一图像和所述第三图像进行匹配，在匹配成功的基础上，基于所述第一图像和第三图像进行水下建筑物混凝土表观点云图像构建，并基于所述第二图像进行色彩增强，得到目标水下建筑物混凝土表观点云图像； 基于表观缺陷检测模型对所述目标水下建筑物混凝土表观点云图像进行缺陷识别，得到所述目标水下建筑物混凝土表观点云图像对应的缺陷检测结果； 所述基于表观缺陷检测模型对所述目标水下建筑物混凝土表观点云图像进行缺陷识别，得到所述目标水下建筑物混凝土表观点云图像对应的缺陷检测结果，包括： 获取第一样本建筑物混凝土表观图像集和第二样本建筑物混凝土表观图像集，所述第一样本建筑物混凝土表观图像集中包括第一样本建筑物混凝土表观图像，所述第二样本建筑物混凝土表观图像集中包括配置有样本目标值的第二样本建筑物混凝土表观图像集，所述第二样本建筑物混凝土表观图像集归类为目标缺陷类别集合； 通过所述第一样本建筑物混凝土表观图像以多任务学习方法，以及所述第二样本建筑物混凝土表观图像集以强化学习方式训练得到主缺陷检测模型； 获取从缺陷检测模型，所述从缺陷检测模型为模型参量未训练的原始模型； 通过所述第一样本建筑物混凝土表观图像以所述主缺陷检测模型为教师模型，对所述从缺陷检测模型的所述模型参量进行知识迁移，得到表观缺陷检测模型； 通过所述表观缺陷检测模型对目标水下建筑物混凝土表观点云图像进行缺陷识别，得到所述目标水下建筑物混凝土表观点云图像在所述目标缺陷类别集合中所属的缺陷检测结果； 所述通过所述第一样本建筑物混凝土表观图像以多任务学习方法，以及所述第二样本建筑物混凝土表观图像集以强化学习方式训练得到主缺陷检测模型，包括： 基于所述第一样本建筑物混凝土表观图像集中的第一样本建筑物混凝土表观图像对特征抽取组件进行多任务学习； 将门控循环组件与经过多任务学习的所述特征抽取组件结合，得到缺陷检测模型，所述门控循环组件用于在所述目标缺陷类别集合中进行表观缺陷检测； 通过所述第二样本建筑物混凝土表观图像集中的所述第二样本建筑物混凝土表观图像集和所述样本目标值对所述缺陷检测模型进行强化学习，得到所述主缺陷检测模型； 所述特征抽取组件中包括第二索引向量化单元和第二相关元素向量化单元； 所述基于所述第一样本建筑物混凝土表观图像集中的第一样本建筑物混凝土表观图像对特征抽取组件进行多任务学习，包括： 通过所述第二索引向量化单元对所述第一样本建筑物混凝土表观图像进行向量化，得到第三向量表示； 获取所述第二相关元素向量化单元对所述第一样本建筑物混凝土表观图像和第二预设数据库中的数据进行向量化的第四向量表示； 基于所述第三向量表示与所述第四向量表示的偏差对所述特征抽取组件进行多任务学习。

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