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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利机器狗辅助的地下结构螺栓缺失检测方法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：CN120747621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510893411.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权机器狗辅助的地下结构螺栓缺失检测方法是由刘洋;姜在阳;高庆飞;周正;杨建星;史陈鹏设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器狗辅助的地下结构螺栓缺失检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器狗辅助的地下结构螺栓缺失检测方法，首先，通过构建基于激光雷达点云与相机类激光点云融合的环境感知算法，保证巡检机器狗拍摄照片的安全性；然后，利用巡检移动机器狗设备对地下结构连接处螺栓缺失情况进行移动拍摄，并对图像进行数据的预处理；最后，构建地下结构内部连接螺栓缺失识别数据特征，利用改进Yolov8+HorNet+DASI+CBAM模型对螺栓的缺失情况进行识别，以排除地下结构螺栓缺失问题带来的安全隐患，从而保障地下结构的运营安全。本发明利用可搭载相机巡检机器人解决人工难以进入的地下结构环境，与现有方法相比，具有更高的识别精度，更加适用于恶劣复杂环境下的螺栓缺失的识别。

本发明授权机器狗辅助的地下结构螺栓缺失检测方法在权利要求书中公布了：1.一种机器狗辅助的地下结构螺栓缺失检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤一：构建基于激光雷达点云与相机类激光点云融合的环境感知算法，基于点云数据融合栅格地图实现复杂环境下巡检机器狗安全运行； 步骤二：利用移动机器狗设备对管道与地下结构连接处螺栓缺失情况进行移动拍摄，基于中值滤波算法与灰度阈值变换对所拍摄的地下结构昏暗环境下图像进行细节增强；利用基于粒子群的动态图像处理模糊噪声； 利用基于粒子群的动态图像处理模糊噪声的具体步骤如下： 1通过滑动窗口方法将图像划分成多个大小为252,252的小块，首先，获取图像的高度和宽度，并创建一个空列表[]用于存储块和其位置信息，然后，计算每个块的步长，考虑是否有重叠的区域，如无重叠，则将位置信息存入空列表[]，并使用双重循环遍历整个图像，每次循环中使用切片操作来提取出当前的图像块，并将其与块的左上角坐标一起存储到空列表中，最终，函数返回一个包含所有图像块及其位置的列表； 2采用粒子群全局优化算法，对两幅图像的整体亮度差异进行亮度测量，即图像的平均亮度是否相似，计算公式为： 式中，和为图像和的均值，为常数； 对比度计算公式为： 式中，和为图像和的标准差，为常数； 结构项计算公式为： 式中，为图像和之间的协方差；为常数； 将亮度、对比度和结构合成后，得到结构相似性指数公式： 式中，、、为常数，为亮度项；为对比度项；为结构项； 每个粒子在每次迭代中通过如下公式更新速度： 式中，为在第次迭代的速度；为惯性权重，控制粒子在当前方向上的保持程度；和为学习因子；和为随机数；为粒子i找到的最佳位置；为粒子群中找到的最优位置； 在每次迭代中位置更新公式如下： 式中，为粒子在第次迭代的当前位置；为更新后的速度； 对每个图像块计算梯度并计算该图像块的标准差： 式中，为局部加权值；为图像块的梯度；为梯度的标准差； 通过全局结构相似性指数值衡量恢复图像与原图之间的结构相似度： 基于全局结构相似性指数，计算出恢复图像和原图之间的整体结构相似度，在局部和全局加权基础上，最终的加权融合公式为： 式中，为恢复后的初始图像；为基于局部特征计算的加权值；为基于全局结构相似度计算的加权值；为恢复后的最终图像； 处理重叠区域时，使用加权平均的方法来融合恢复结果，确保在接缝处不会出现明显的过渡问题，加权公式如下： 式中，和为左右重叠部分的恢复图像；和为加权系数； 将处理后的图像块根据它们原始位置在图像中的位置进行拼接，重构完整图像，拼接完所有图像块后，得到完整的图像； 步骤三：收集包含正常连接螺栓和螺栓缺失图片的螺栓图片数据集，利用图像扩容方法实现图片数据集的扩容；基于扩容后的图像对螺栓ROI区域进行分割，提取螺栓角点和标记点位置，构建地下结构内部连接螺栓缺失识别数据特征； 步骤四：利用Yolov8网络中backbone中将Conv卷积模块替换为HorNet模块，在head端中添加DASI注意力模块和CBAM注意力模块，构建基于Yolov8基础模型的改进Yolov8+HorNet+DASI+CBAM模型，基于改进Yolov8模型对地下结构螺栓状态进行识别。

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