基于YOLOv11n优化的排水管道缺陷智能识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511056820.7

申请日：

2025-07-30

公开(公告)号：

CN120912868A

公开(公告)日：

2025-11-07

发明(设计)人：

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

申请人：

云南农业大学

申请人地址：

650000 云南省昆明市盘龙区金黑公路95号

IPC主分类号：

G06V10/25

IPC分类号：

G06V10/774 G06V10/82 G06V10/44 G06N3/0464 G06N3/0985 G06V10/766

代理机构：

昆明金科智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 53216

代理人：

金山

法律状态：

公开

国省代码：

云南省普洱市

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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
2025-11-07	公开	公开
2025-11-25	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/25申请日:20250730

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]

基于改进YOLOv8的轻量化排水管道缺陷检测方法 [P].

王宇航 ;

江景涛 .

中国专利 :CN120355997A ,2025-07-22

[3]

基于深度学习的交互式自适应排水管道缺陷智能识别方法 [P].

李广超 ;

马若龙 ;

涂善波 ;

万占伟 ;

岳善平 ;

张昊 ;

朱培民 ;

张毅 ;

何效周 .

中国专利 :CN117422984A ,2024-01-19

[4]

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

[5]

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

[6]

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

[7]

基于混合监督训练模式的排水管道缺陷识别方法及系统 [P].

屠怡倩 ;

马小玄 ;

朱浩川 ;

李润山 ;

黄瑾 ;

刘洪波 ;

倪洋 .

中国专利 :CN120765993A ,2025-10-10

[8]

大流速排水管道缺陷检测设备及方法 [P].

史贵君 ;

高磊 ;

仝晓辉 ;

刘晓宁 ;

汪银龙 ;

金莉萍 ;

付斌 ;

张永宜 ;

王芳 ;

王天伟 ;

谭诚 ;

雷永强 .

中国专利 :CN112461926B ,2021-03-09

[9]

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

[10]

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

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