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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申请的专利一种排水管道智能诊断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：CN121808462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610274765.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种排水管道智能诊断方法是由张海超;王念念;冯睿杰;张庆;李斌;狄丹阳;罗超;孙宝成;王寒涛;平扬;张然;杨猛设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种排水管道智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及市政排水管道数据智能检测技术领域，具体公开一种排水管道智能诊断方法，包括采集目标管道的多模态数据，生成标准化多模态数据集；获取源领域数据，构建深度迁移架构，形成初始诊断模型，输出第一次诊断结果；主动学习调整初始诊断模型，生成多模态协同诊断模型，输出第二次诊断结果；设置双向校准，优化多模态协同诊断模型；构建多相流仿真模型，输出虚拟样本；设置强化学习环境，强化多相流仿真模型，输出最终诊断结果；结合地理信息，引入专家诊断，多相流仿真模型再次学习，形成闭环；向多模态协同诊断模型输入标准化多模态数据集，实现排水管道智能诊断。本发明深度迁移学习多个模态，形成全链路反馈机制，工程实用性强。

本发明授权一种排水管道智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种排水管道智能诊断方法，其特征在于，包括： 采集目标管道的多模态数据，进行动态预处理生成标准化多模态数据集；所述多模态数据包括管道图像数据、过流特性参数、环境参数及结构状态数据； 获取源领域数据，构建深度迁移架构，进行训练形成初始诊断模型，向所述初始诊断模型输入所述标准化多模态数据集，输出第一次诊断结果；所述诊断结果包括病害类型和病害严重程度等级；所述源领域数据包括标准管道足尺试验数据及现有的排水管道病害数据集； 基于所述第一次诊断结果，通过主动学习调整初始诊断模型，直至所述第一次诊断结果的准确率及一致性均达到预设阈值，生成多模态协同诊断模型；向所述多模态协同诊断模型输入标准化多模态数据集，输出第二次诊断结果； 设置双向校准，判断标准化多模态数据集的样本输出的第二次诊断结果是否违背物理规律；若违背，标记所述样本和对应的第二次诊断结果为高优先级样本，反馈至所述多模态协同诊断模型再次学习，优化所述多模态协同诊断模型； 基于数字孪生技术，构建多相流仿真模型；向所述多相流仿真模型输入目标管道的所述标准化多模态数据集，输出虚拟样本；所述虚拟样本包括罕见与极端工况的病害类型和病害严重程度等级； 根据所述虚拟样本，结合收集的真实稀缺工况样本对所述多相流仿真模型进行虚实校准；设置强化学习环境，对所述多相流仿真模型进行优化，输出优化的虚拟样本，反馈至所述多模态协同诊断模型和多相流仿真模型，强化所述多相流仿真模型，更新所述多模态协同诊断模型，更新所述第二次诊断结果作为最终诊断结果；所述真实稀缺工况样本包括罕见与极端工况样本； 结合地理信息对所述最终诊断结果进行标注，引入专家诊断，将专家诊断结果反馈至所述多模态协同诊断模型和多相流仿真模型再次学习，更新所述多模态协同诊断模型和多相流仿真模型；所述专家诊断结果包括误诊样本、漏诊样本及运维效果数据； 向所述多模态协同诊断模型输入所述标准化多模态数据集，实现排水管道智能诊断； 其中，所述深度迁移架构为三级深度迁移架构，具体包括：单模态编码器、跨模态融合层和领域自适应层；所述单模态编码器用于提取所述源领域数据的图像中病害形态特征以及时序传感器特征；所述跨模态融合层用于动态分配模态权重；所述领域自适应层引入生成对抗网络GAN缩小所述源领域数据与目标管道的标准化多模态数据集的特征差异； 所述主动学习包括以下内容： 基于所述初始诊断模型计算所述标准化多模态数据集的样本综合价值；所述样本综合价值的计算表达式为：，其中，w为模态权重；d为特征差异系数；为样本；Hx为样本诊断不确定性度量；Ux为样本综合价值； 根据所述样本综合价值，筛选高价值样本，进行人工标注，形成扩充数据集；所述高价值样本包括罕见的管道脱节样本、主干管高风险病害样本、多模态特征冲突样本； 根据所述扩充数据集反向调整初始诊断模型和样本综合价值，迭代至所述第一次诊断结果的准确率及一致性均达到预设阈值。

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，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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