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龙图腾网获悉北京市市政工程研究院;北京市建设工程质量第三检测所有限责任公司申请的专利一种基于计算机视觉模型的隧道衬砌水渍分割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：CN121305565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511881338.7，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于计算机视觉模型的隧道衬砌水渍分割方法及系统是由谭磊;王家澍;史哲成;胡小溪;杨晓辉;张笑寒;高骏;王月;付勇设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉模型的隧道衬砌水渍分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉模型的隧道衬砌水渍分割方法及系统，方法包括：获取隧道衬砌图像并进行图像增强预处理；将预处理图像输入语义分割网络的深度卷积神经网络进行多层次特征提取；在编码器与解码器的跳跃连接中设置通道‑空间多尺度注意力结构，对特征图进行联合建模与注意力加权得到多尺度特征；在编码器与解码器之间的瓶颈位置引入全局上下文建模结构，进行全局感知处理得到高层特征；采用逐级上采样与特征融合策略对各层特征进行融合重建，输出水渍分割掩码。通过本发明的技术方案，实现了对隧道衬砌场景水渍目标及复杂背景的分层表达，提升了水渍区域的判别和分割效果，提升了水渍区域分割结果的连贯性和一致性。

本发明授权一种基于计算机视觉模型的隧道衬砌水渍分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉模型的隧道衬砌水渍分割方法，其特征在于，包括： 获取隧道衬砌图像，并对所述隧道衬砌图像进行图像增强预处理，得到预处理图像； 将所述预处理图像输入语义分割网络的编码器，所述编码器采用深度卷积神经网络作为骨干，对所述预处理图像进行多层次特征提取，得到多个尺度不同的特征图； 在所述编码器与所述语义分割网络的解码器之间的跳跃连接中，设置通道-空间多尺度注意力结构，对所述多个尺度不同的特征图在通道维度和空间维度上进行联合建模与注意力加权，得到经注意力增强的多尺度特征； 其中，所述通道-空间多尺度注意力结构用于分别处理来自所述深度卷积神经网络骨干中第一阶段至第三阶段输出的三个尺度不同的特征图，对所述三个尺度不同的特征图在通道维度上进行通道级拼接得到融合特征图，将所述融合特征图输入多尺度空间注意力子模块生成空间注意力权重图，基于所述空间注意力权重图对所述融合特征图进行加权，得到经注意力增强的toplevel特征、midlevel特征和bottomlevel特征，并将所述toplevel特征、所述midlevel特征和所述bottomlevel特征通过对应的跳跃连接分别输入至所述解码器中的各级上采样层； 在所述编码器与所述解码器之间的瓶颈位置，引入基于自注意力机制的全局上下文建模结构，对来自所述编码器的高层特征图进行全局感知处理，得到经全局感知处理的高层特征；其中，所述全局上下文建模结构连接于所述编码器中位于最深层的至少两个阶段的输出特征图，并通过基于Transformer架构构建的全局感知模块对所述至少两个阶段的输出特征图执行基于自注意力机制的全局上下文建模，生成经全局感知处理的第一高层特征图和第二高层特征图，经全局感知处理的所述第二高层特征图作为所述解码器的初始输入特征图，经全局感知处理的所述第一高层特征图通过跳跃连接输入至所述解码器的第一上采样阶段，并与所述bottomlevel特征进行特征融合； 将所述经全局感知处理的高层特征作为所述解码器的输入，并采用自上而下的逐级上采样与特征融合策略，使所述经注意力增强的多尺度特征与所述解码器各层特征进行融合重建，输出与所述预处理图像尺寸一致的水渍分割掩码，所述水渍分割掩码用于表示隧道衬砌中的水渍区域； 其中，所述解码器包括依次连接的第一上采样模块、第二上采样模块、第三上采样模块和第四上采样模块，所述第一上采样模块对所述第二高层特征图进行上采样并与所述bottomlevel特征进行特征融合，所述第二上采样模块在所述第一上采样模块输出特征的基础上继续上采样并与所述midlevel特征进行特征融合，所述第三上采样模块在所述第二上采样模块输出特征的基础上进行上采样并与所述toplevel特征进行特征融合，所述第四上采样模块在所述第三上采样模块输出特征的基础上继续上采样并输出用于生成所述水渍分割掩码的特征图； 在输出所述水渍分割掩码之后，根据所述水渍分割掩码确定隧道衬砌图像中的至少一个水渍区域的位置范围，基于所述水渍分割掩码中对应所述水渍区域的像素集合计算所述水渍区域的面积、周长以及形态参数，并根据所述水渍区域的面积与预设面积阈值的比较结果以及所述形态参数，对所述水渍区域的侵蚀程度进行评估并输出水渍评估结果。

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