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龙图腾网获悉中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于多模态数据融合的排水管道病害分割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：CN121811050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610285112.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多模态数据融合的排水管道病害分割方法是由张海超;王念念;吴炫磊;张庆;狄丹阳;罗超;文鹏;肖厅厅;王寒涛;平扬;张然;杨猛设计研发完成，并于2026-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的排水管道病害分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及排水管道检测技术领域，公开了一种基于多模态数据融合的排水管道病害分割方法，包括以下步骤：S1、采集多模态数据；S2、对多模态数据进行预处理，获取标准化数据；S3、提取标准化数据的特征，获取多模态特征；S4、对浅层特征和深层特征进行自适应加权融合操作，获取多模态融合特征图；S5、将多模态融合特征图输入分割解码网络，获取初步病害分割结果；所述分割解码网络通过混合损失函数训练生成；S6、对初步病害分割结果进行形态学处理和连通域分析，获取最终病害分割结果。本发明发挥了不同模态数据间的互补作用，解决了单一模态数据在复杂工况下特征表征不充分的问题，提高了排水管道病害分割的准确性和稳定性。

本发明授权一种基于多模态数据融合的排水管道病害分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的排水管道病害分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多模态数据； 所述多模态数据包括：可见光图像、激光点云数据和红外热成像数据； S2、对多模态数据进行预处理，获取标准化数据； 所述标准化数据包括：标准化可见光图像、深度图和温度值图； S3、搭建增强型多分支特征提取网络，提取标准化数据的特征，获取多模态特征； 所述多模态特征包括：浅层特征和深层特征； 所述增强型多分支特征提取网络包括：可见光特征提取分支、激光点云深度特征提取分支和红外热特征提取分支； 所述增强型多分支特征提取网络的分支网络的骨干网络采用EfficientNet-B3结构； 所述增强型多分支特征提取网络的分支网络的最后一个残差块嵌入DynamicASPP模块； 所述浅层特征包括：纹理特征、边缘特征和温度特征； 所述深层特征包括：语义特征、三维结构特征； 所述可见光特征提取分支从所述标准化可见光图像中提取纹理特征和语义特征；所述纹理特征包括：裂缝边缘、腐蚀斑点；所述语义特征包括：病害的类别和位置； 所述激光点云深度特征提取分支部分从所述深度图中提取三维结构特征；所述三维结构特征包括：破损区域凹陷深度、裂缝宽度； 所述红外热特征提取分支部分从所述温度值图提取温度特征；所述温度特征包括：腐蚀区域偏高温度、裂缝区域异常温度； S4、通过三维注意力引导策略实现多模态特征融合，对浅层特征和深层特征进行自适应加权融合操作，获取多模态融合特征图； 所述三维注意力引导策略具体指：模态-通道-空间三维注意力引导策略； 所述S4、通过三维注意力引导策略实现多模态特征融合，对浅层特征和深层特征进行自适应加权融合操作，获取多模态融合特征图具体包括以下步骤： S41、通过全连接层学习多模态特征中各模态的动态权重，获取模态权重； S42、对浅层特征进行平均池化，对深层特征进行全局最大池化，通过多层感知机制学习通道注意力权重； S43、根据通道注意力权重对多模态特征进行加权处理，获取通道加权处理后的多模态特征； S44、根据模态权重，将通道加权处理后的多模态特征在通道维度进行拼接，获取特征图； S45、通过卷积操作生成空间注意力权重图，通过空间注意力权重图对特征图进行空间维度加权增强，获取空间加权增强的特征图； 所述空间加权增强的特征图包括：浅层融合特征图和深层融合特征图； S46、通过门控交叉注意力将浅层融合特征图和深层融合特征图进行融合，获取多模态融合特征图； S5、将多模态融合特征图输入分割解码网络，获取初步病害分割结果；所述分割解码网络通过混合损失函数训练生成； 所述混合损失函数包括：Dice损失、IoU损失、类别平衡FocalLoss、边界感知损失和对比损失； 所述混合损失函数的表达式为： 其中，为动态权重、为Dice损失、为IoU损失、为类别平衡FocalLoss、为边界损失权重、为边界感知损失、为对比损失权重、为对比损失； S6、对初步病害分割结果进行形态学处理和连通域分析，获取最终病害分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：550081 贵州省贵阳市观山湖区兴黔路16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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