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龙图腾网获悉湖南蛛蛛机器人科技有限公司申请的专利基于机器视觉的桥梁工程水下基础质量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：CN121527096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610063220.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的桥梁工程水下基础质量检测方法及系统是由高秋丽;侯君;宋玉;李海梅;王涵硕;娄元杰;王晓磊;张振兴;吴增超;师智凯;康健;魏胜强;卢廿廿设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的桥梁工程水下基础质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器视觉技术领域，公开了一种基于机器视觉的桥梁工程水下基础质量检测方法及系统，采集可见光图像、近红外图像和低照度图像，经过融合得到原始图像；进行增强处理，得到预处理后的图像；在ViT模型的多头注意力机制中加入双分支注意力模块，对预处理后的图像提取缺陷特征；将缺陷特征输入基于包括可变形卷积模块与加权特征融合的YOLOv8模型，采用EIOU损失函数输出缺陷的类别标签与边界框坐标；基于缺陷的类别标签与边界框坐标采用U‑Net++分割模型进行像素级分割，获取缺陷轮廓，结合摄像头相机标定参数计算缺陷物理参数；将缺陷物理参数与BIM模型关联，并生成可视化报告；本发明检测效率提升。

本发明授权基于机器视觉的桥梁工程水下基础质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的桥梁工程水下基础质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 通过搭载高清摄像头、多光谱摄像头和低照度摄像头的水下机器人，同时采集可见光图像、近红外图像和低照度图像，经过融合得到原始图像； 采用对比度增强和锐化处理对所述原始图像中的低浊度水域进行增强处理，采用基于暗通道先验的去雾算法和多尺度Retinex算法对所述原始图像中的高浊度水域进行增强处理，得到预处理后的图像； 在ViT模型的多头注意力机制中加入双分支注意力模块，对预处理后的图像提取缺陷特征； 将所述缺陷特征输入基于包括可变形卷积模块与加权特征融合的YOLOv8模型，采用EIOU损失函数输出缺陷的类别标签与边界框坐标； 基于缺陷的类别标签与边界框坐标采用U-Net++分割模型进行像素级分割，获取缺陷轮廓，结合摄像头相机标定参数计算缺陷物理参数； 将所述缺陷物理参数与BIM模型关联，并生成可视化报告； 所述基于缺陷的类别标签与边界框坐标采用U-Net++分割模型进行像素级分割，获取缺陷轮廓，结合摄像头相机标定参数计算缺陷物理参数，包括： 根据缺陷的类别标签与边界框坐标，从预处理后的图像中裁剪出包含完整缺陷的局部图像，并输入U-Net++分割模型； 通过编码器对局部图像进行下采样，提取不同尺度的缺陷特征，同时通过解码器进行上采样，将深层特征与浅层特征进行融合； 在输出层采用Sigmoid激活函数生成缺陷区域的二值分割图，对二值分割图进行后处理； 获取摄像头的相机标定参数，结合水下机器人姿态传感器的检测距离，建立像素坐标与实际物理坐标之间的映射关系，并根据缺陷的类别计算对应物理参数。

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