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龍圖騰網獲悉中國鐵路設計集團有限公司;石家莊鐵道大學申請的專利一種基于特征輸入增強的滲漏水病害深度學習檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115409768B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210402174.5，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于特征輸入增強的滲漏水病害深度學習檢測方法是由譚兆;王保憲;王長進;趙維剛;齊春雨;石德斌;秦守鵬;薛琪;楊云洋;張云龍;楊雙旗;谷洪業;房博樂設計研發完成，并于2022-04-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于特征輸入增強的滲漏水病害深度學習檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于特征輸入增強的滲漏水病害深度學習檢測方法，包括：滲漏水圖像方向濾波抑制，將方向濾波結果作為后續深度神經網絡輸入圖像特征通道的第一部分；滲漏水區域信號分割增強處理：采用圖像信號大津閾值分割法對隧道巡檢圖像數據進行分割預處理，再利用圖像空域濾波器進行平滑處理，將經過圖像空域濾波后的特征輸入增強權重矩陣與原圖像進行相乘，將所得結果作為后續深度神經網絡輸入圖像特征通道的第二部分；建立滲漏水病害檢測與識別模型。該方法大大提高了對滲漏水病害檢測與識別性能。

本發明授權一種基于特征輸入增強的滲漏水病害深度學習檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于特征輸入增強的滲漏水病害深度學習檢測方法，包括以下步驟： S1，滲漏水圖像方向濾波抑制：隧道表面拼縫、管線在相機采集圖像視野中呈現出明顯的方向特征，為此利用多方向、多尺度Gabor濾波器與待檢測滲漏水圖像進行卷積，如下式： 式中，z＝x,y為像素坐標；為卷積算子；u∈{0,1,2,3,4,5,6,7}為Gabor濾波器選定的8個方向角v∈{1,2,3,4,5}為Gabor濾波器選定的5個不同尺度；Ou,vz為利用方向u、尺度v時的Gabor濾波器與滲漏水圖像的卷積結果； 采用卷積結果Ou,vz的幅值響應作為濾波輸出結果，如下式： 將濾波輸出結果與原始圖像相減操作得到方向濾波特征圖，將方向濾波特征圖作為后續深度神經網絡輸入圖像特征通道的第一部分； S2，滲漏水區域信號分割增強處理：采用圖像信號大津閾值分割法對隧道巡檢圖像數據進行分割預處理，設隧道某一圖像區域經大津閾值分割法處理后得到檢測結果的真值圖為矩陣B，定義如下式： 再利用圖像空域濾波器對矩陣B進行平滑處理，生成連續可微的特征輸入增強權重矩陣Q，具體公式如下： 上式中，x,y為像素坐標；為卷積算子；s為一個歸一化的5×5尺寸的平均濾波器，其生成方式為：s＝ones5,525， 將經過圖像空域濾波后的特征輸入增強權重矩陣Q與原始圖像進行相乘，得到圖像信號分割處理特征圖，將圖像信號分割處理特征圖作為后續深度神經網絡輸入圖像特征通道的第二部分； S3，建立滲漏水病害檢測與識別模型：將原始圖像、方向濾波特征圖和圖像信號分割處理特征圖在通道方向上進行并連，并作為后續深度神經網絡的特征輸入；基于特征增強后的輸入樣本數據，后續深度神經網絡利用VGG16+FCN全卷積網絡建立滲漏水病害檢測與識別模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國鐵路設計集團有限公司;石家莊鐵道大學，其通訊地址為：300308 天津市濱海新區空港經濟區東七道109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。