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龙图腾网恭喜广东省水利水电科学研究院申请的专利输水隧洞病害智能成像方法、系统、装置与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：CN118941950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202410964478.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权输水隧洞病害智能成像方法、系统、装置与存储介质是由谭彩;袁明道;吕海有;王飞;黄文康;彭汝轩设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本输水隧洞病害智能成像方法、系统、装置与存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种输水隧洞病害智能成像方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：获取输水隧洞的探地雷达图像数据、注意力区域成像图以及介电常数分布图；将探地雷达图像数据以及注意力区域成像图输入深度学习网络中，得到融合图像；根据介电常数分布图以及融合图像，确定深度学习网络的目标损失函数；调整深度学习网络的权重参数并返回步骤“将探地雷达图像数据以及注意力区域成像图输入深度学习网络中，得到融合图像”，直至目标损失函数为最小值，得到训练好的输水隧洞病害智能成像模型；将实时采集的探地雷达图像数据输入训练好的输水隧洞病害智能成像模型，得到输水隧洞病害智能成像。本申请可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权输水隧洞病害智能成像方法、系统、装置与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种输水隧洞病害智能成像方法，其特征在于，包括：获取仿真数据集，所述仿真数据集包括输水隧洞的探地雷达图像数据、注意力区域成像图以及介电常数分布图；所述注意力区域成像图通过以下步骤得到：确定所述探地雷达图像数据的局部熵以及局部标准差；根据所述局部熵以及所述局部标准差，确定注意力区域成像图；将所述探地雷达图像数据以及所述注意力区域成像图输入深度学习网络中，得到融合图像；根据所述介电常数分布图以及所述融合图像，确定所述深度学习网络的目标损失函数；所述根据所述介电常数分布图以及所述融合图像，确定所述深度学习网络的目标损失函数，包括：提取所述融合图像中卷积解码器分支输出的每个像素的第一输出向量以及transformer分支解码器输出的每个像素的第二输出向量、以及所述介电常数分布图每个像素的第三输出向量；根据所述第一输出向量、所述第二输出向量以及所述第三输出向量，确定第一损失函数；根据所述第一输出向量以及所述第二输出向量，确定第二损失函数；根据所述第一损失函数以及所述第二损失函数，确定目标损失函数；调整所述深度学习网络的权重参数并返回步骤“将所述探地雷达图像数据以及所述注意力区域成像图输入深度学习网络中，得到融合图像”，直至所述目标损失函数为最小值，得到训练好的输水隧洞病害智能成像模型；将实时采集的探地雷达图像数据输入训练好的所述输水隧洞病害智能成像模型，得到输水隧洞病害智能成像。

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广东省水利水电科学研究院，其通讯地址为：510635 广东省广州市天河区天寿路116广东水利大厦B座；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”。