基于混合监督训练模式的排水管道缺陷识别方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510831975.7

申请日：

2025-06-20

公开(公告)号：

CN120765993A

公开(公告)日：

2025-10-10

发明(设计)人：

屠怡倩马小玄朱浩川李润山黄瑾刘洪波倪洋

申请人：

上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司上海理工大学

申请人地址：

200120 上海市黄浦区西藏南路1170号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/82 G06N3/09 G06V10/774 G06V10/80 G06N3/0985

代理机构：

上海知义律师事务所 31304

代理人：

刘峰

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

上海市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-10-28	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20250620
2025-10-10	公开	公开

共 50 条

[1]

排水管道缺陷识别模型训练方法、排水管道缺陷识别方法 [P].

申屠华斌 ;

于海兰 ;

王韶伊 ;

郑亨 ;

黄森军 .

中国专利 :CN116805416B ,2025-02-07

[2]

基于深度学习的排水管道缺陷检测方法及系统 [P].

张鹏程 ;

陆宏宇 .

中国专利 :CN113469177B ,2024-04-26

[3]

基于深度学习的排水管道缺陷检测方法及系统 [P].

张鹏程 ;

陆宏宇 .

中国专利 :CN113469177A ,2021-10-01

[4]

基于神经网络的排水管道缺陷识别方法、装置、设备及介质 [P].

林洁 ;

张钊 ;

黄海燕 ;

余炎威 ;

刘辰禹 .

中国专利 :CN113221710A ,2021-08-06

[5]

一种基于生成对抗网络的排水管道缺陷识别方法 [P].

周倩倩 ;

司徒祖祥 ;

腾帅 ;

刘汉林 ;

陈贡发 .

中国专利 :CN115511816A ,2022-12-23

[6]

基于深度相机的排水管道缺陷检测方法及装置 [P].

张钊 ;

林洁 ;

叶子铭 ;

蒋俊豪 ;

杜颜 ;

何昱昊 .

中国专利 :CN113160210B ,2024-09-27

[7]

基于深度相机的排水管道缺陷检测方法及装置 [P].

张钊 ;

林洁 ;

叶子铭 ;

蒋俊豪 ;

杜颜 ;

何昱昊 .

中国专利 :CN113160210A ,2021-07-23

[8]

基于YOLOv11n优化的排水管道缺陷智能识别方法 [P].

马自飞 ;

李青华 ;

李靖 ;

李文罡 ;

万傲霆 ;

杨立明 ;

钟展威 ;

王梓懿 ;

李彤 .

中国专利 :CN120912868A ,2025-11-07

[9]

排水管道缺陷检测及风险评估方法 [P].

王念念 ;

张庆泽 ;

方宏远 ;

狄丹阳 ;

李斌 ;

翟科杰 .

中国专利 :CN120724075A ,2025-09-30

[10]

排水管道缺陷等级自动判定方法 [P].

贾澎涛 .

中国专利 :CN114994048A ,2022-09-02

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