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龍圖騰網(wǎng)獲悉東海實驗室申請的專利一種水下管道故障檢測方法和裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120212445B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510685069.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種水下管道故障檢測方法和裝置是由吳偉;曾玉明;宋春毅;徐志偉;樂南燕設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種水下管道故障檢測方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N水下管道故障檢測方法和裝置。本申請?zhí)峁┑乃鹿艿拦收蠙z測方法，先針對預(yù)先從水下管道中選定的多個位置中的每個位置，獲取該位置的一組數(shù)據(jù)，得到多組數(shù)據(jù)；再利用多組數(shù)據(jù)訓(xùn)練檢測模型；最后，將待檢測的一組待檢測數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練后的檢測模型，得到檢測結(jié)果。本申請?zhí)峁┑乃鹿艿拦收蠙z測方法和裝置，通過融合相機、聲吶、激光雷達等多模態(tài)傳感器的信息，在每種模態(tài)的嵌入表征中加入可學(xué)習(xí)的特征提示，引導(dǎo)模型更好地利用各模態(tài)的信息，并采用基于殘差低秩適配器的多層級結(jié)構(gòu)，通過交叉注意力機制將多模態(tài)信息注入適配器，這樣，可以使預(yù)訓(xùn)練的檢測模型更好地利用來自多模態(tài)傳感器的信息，提供更精確地水下管道故障檢測。

本發(fā)明授權(quán)一種水下管道故障檢測方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種水下管道故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 針對預(yù)先從水下管道中選定的多個位置中的每個位置，獲取該位置的一組數(shù)據(jù)，得到多組數(shù)據(jù)；一組數(shù)據(jù)包括視覺圖像、聲學(xué)圖像和激光點云； 利用所述多組數(shù)據(jù)訓(xùn)練檢測模型；所述檢測模型包括第一特征提取模塊、多模態(tài)融合模塊、第二特征提取模塊和故障分類器；第一特征提取模塊，用于提取每種模態(tài)的初始特征，并在每種模態(tài)的初始特征上拼接該模態(tài)對應(yīng)的可學(xué)習(xí)的提示特征，形成拼接視覺特征、拼接聲學(xué)特征和拼接點云特征；多模態(tài)融合模塊，用于融合拼接特征，得到最終融合特征；第二特征提取模塊包括多個編碼模塊，每個編碼模塊包括級聯(lián)的多個編碼層、與多個編碼層的倒數(shù)第二個編碼層的輸出端連接的低秩適配器、以及與多個編碼層的倒數(shù)第一個編碼層的輸出端和低秩適配器的輸出端同時連接的加權(quán)融合層；首個編碼模塊的多個編碼層的首個編碼層用于接收視覺拼接特征、且首個編碼模塊的低秩適配器的輸入端與多模態(tài)融合模塊的輸出端連接；相鄰的兩個編碼模塊的低秩適配器連接，且相鄰的兩個編碼模塊中的前一個編碼模塊的加權(quán)融合層與后一個編碼模塊的首個編碼層連接；所述多模態(tài)融合模塊，具體用于對所述拼接視覺特征、所述拼接聲學(xué)特征和所述拼接點云特征進行融合，得到初始融合特征，并對所述初始融合特征進行非線性變換，得到增強融合特征，以及對所述拼接視覺特征和所述增強融合特征進行加權(quán)處理，得到最終融合特征； 其中，所述對所述初始融合特征進行非線性變換，得到增強融合特征，包括： 基于前饋網(wǎng)絡(luò)，利用第一公式對所述初始融合特征進行非線性變換，得到增強融合特征；所述第一公式為： ； 其中，所述為所述初始融合特征； 所述為所述增強融合特征； 所述和所述為可學(xué)習(xí)的參數(shù)矩陣，所述和所述為可學(xué)習(xí)的偏置項，所述為非線性激活函數(shù)； 將待檢測的一組待檢測數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練后的檢測模型，得到檢測結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人東海實驗室，其通訊地址為：316021 浙江省舟山市定海區(qū)浙大路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。