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龙图腾网获悉中国葛洲坝集团第二工程有限公司申请的专利基于图像识别的水利水电安全隐患智能辨识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：CN121599980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610121700.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的水利水电安全隐患智能辨识方法及系统是由匡益兵;曹玉坤;孙毅;李汉文;王宇;邢媛设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的水利水电安全隐患智能辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的水利水电安全隐患智能辨识方法及系统，涉及水利水电工程管理技术领域。该方法包括：获取实时图像数据序列以及工程设施数字孪生模型；将每帧图像与数字孪生模型进行空间映射与时间戳对齐，生成已配准时空图像数据集；对已配准时空图像数据集进行分层特征提取，并结合数字孪生模型的三维几何结构信息，在潜在异常目标中解析出结构化的工程缺陷特征；将工程缺陷特征与数字孪生模型的工程属性信息及历史运维数据进行关联分析，以判定工程缺陷的隐患类型，并根据预设的风险评估矩阵计算工程缺陷的风险等级；生成结构化安全隐患报告。本发明实现了水利水电安全隐患高精度上下文感知且具备动态预测能力。

本发明授权基于图像识别的水利水电安全隐患智能辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的水利水电安全隐患智能辨识方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待辨识水利电工程设施的实时图像数据序列以及预设的工程设施数字孪生模型，其中，所述工程设施数字孪生模型包括工程设施的：三维几何结构信息、关键部件工程属性信息以及历史运维数据； 将所述实时图像数据序列中的每帧图像与所述工程设施数字孪生模型进行空间映射与时间戳对齐，以生成与所述工程设施数字孪生模型的坐标系统一的已配准时空图像数据集； 对所述已配准时空图像数据集进行分层特征提取，并结合所述工程设施数字孪生模型的三维几何结构信息，在潜在异常目标中解析出结构化的工程缺陷特征； 利用基于领域知识的隐患推理引擎，将所述结构化的工程缺陷特征与所述工程设施数字孪生模型的工程属性信息及历史运维数据进行关联分析，以判定工程缺陷的隐患类型，并根据预设的风险评估矩阵计算所述工程缺陷的风险等级； 基于所述工程缺陷的隐患类型与风险等级，生成结构化安全隐患报告，其中，所述安全隐患报告包括：隐患位置、几何参数、发展趋势预测和处置建议， 其中，将所述实时图像数据序列中的每帧图像与所述工程设施数字孪生模型进行空间映射与时间戳对齐，以生成与所述工程设施数字孪生模型的坐标系统一的已配准时空图像数据集，包括： 针对所述实时图像数据序列中的每帧图像，采用尺度不变特征变换算法提取图像中的稳定特征点； 根据每帧图像的拍摄元数据所记录的相机位姿，在所述工程设施数字孪生模型中生成虚拟视角的渲染图像，并对所述渲染图像提取对应的尺度不变特征变换特征点； 通过快速近邻搜索算法在实时图像与所述渲染图像的特征点之间进行匹配，建立初始特征点对应关系对； 采用基于随机抽一致性的透视点问题求解算法，利用所述初始特征点对应关系对，迭代计算并优化出相机投影矩阵，所述相机投影矩阵描述了从三维的所述工程设施数字孪生模型坐标系到二维图像坐标系的变换关系； 将所述相机投影矩阵应用于所述实时图像数据序列中的每个实时图像，实现每个实时图像中每个像素点与所述工程设施数字孪生模型的表面上唯一三维坐标点的精确映射，以形成所述已配准时空图像数据集， 对所述已配准时空图像数据集进行分层特征提取，并结合所述工程设施数字孪生模型的三维几何结构信息，在潜在异常目标中解析出结构化的工程缺陷特征，包括： 将所述已配准时空图像数据集输入第一特征提取网络，其中，所述第一特征提取网络为深度残差网络，用于提取底层视觉基元特征图； 将所述底层视觉基元特征图输入第二特征提取网络，其中，所述第二特征提取网络为基于自注意力机制的视觉变换器模型，用于从所述底层视觉基元特征图中检测出具有明确语义的潜在异常目标； 对于检测出的每个潜在异常目标，利用所述相机投影矩阵，将每个潜在异常目标的像素区域反向投影至所述工程设施数字孪生模型的三维表面，以获取每个潜在异常目标在所述工程设施数字孪生模型上的空间赋存形态； 利用三维几何分析算法，对所述空间赋存形态进行计算，以提取出结构化的工程缺陷特征，其中，所述工程缺陷特征包括：裂缝的长度、最大宽度、平均宽度、走向角度，渗水区域的面积、轮廓周长，混凝土剥落区域的面积与估算体积。

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