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龙图腾网恭喜三峡金沙江云川水电开发有限公司申请的专利基于专家系统的多目标优化大坝裂缝检测增强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：CN119090875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411570403.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于专家系统的多目标优化大坝裂缝检测增强方法及系统是由唐培根;张祥;李小亮;何鑫;马国辉设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于专家系统的多目标优化大坝裂缝检测增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于专家系统的多目标优化大坝裂缝检测增强方法及系统，涉及智能监测与检测技术，包括输入原始图像数据并进行预处理，构建并训练混合专家模型MoE，通过门控单元的网关模块进行初次粗粒度检测；进行网关模块和混合专家模型MoE的链接适配，通过优化算法根据适配结果训练调整网关模块与混合专家模型MoE的参数并激活混合专家模型MoE进行二次细粒度检测；对混合专家模型MoE的细粒度检测的输出结果进行融合，生成并提供最终的裂缝检测报告。本发明提升多目标裂缝检测的效率和准确性，采用多目标优化和贝叶斯优化来细致调节模型参数，提高模型的性能，增加其在不同检测场景下的适应性和鲁棒性，体现本发明在裂缝检测技术领域的先进性。

本发明授权基于专家系统的多目标优化大坝裂缝检测增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于专家系统的多目标优化大坝裂缝检测增强方法，其特征在于：包括，输入原始图像数据并进行预处理，构建并训练混合专家模型MoE，通过门控单元的网关模块进行初次粗粒度检测，通过多目标检测模型对输入待检测图像进行多类型裂缝的检测，输出裂缝检测结果和对应概率值，根据对应裂缝检测结果包括未检测到任何裂缝、单个裂缝类型、多个裂缝类，判断进一步操作过程，当判断检测到多个裂缝类型，根据裂缝类型，匹配混合专家模型中的专家检测模型，根据匹配混合专家模型中的专家检测模型计算得出的匹配度大小，选择匹配度最高的专家检测模型进行关联，门控单元的网关模块通过多目标检测模型根据裂缝概率值分配每个专家模型的权重，门控单元通过SSD架构进行训练图像中的裂缝类型，考虑裂缝类型的不平衡问题，调整权重分配；进行网关模块和混合专家模型MoE的链接适配，通过优化算法根据适配结果训练调整网关模块与混合专家模型MoE的参数并激活混合专家模型MoE进行二次细粒度检测，根据二次细粒度检测的检测结果判断专家模型和门控单元的判断误差大小，根据误差结果保留对应检测结果；对混合专家模型MoE的细粒度检测的输出结果进行融合，根据裂缝位置和裂缝类型进行结果融合，先通过裂缝的距离位置进行首轮判断，判断不同模型检测到的裂缝位置之间的距离为是否同一条裂缝，为同一条裂缝时，将位置和大小信息取平均值进行合并，进行二轮判断，判断裂缝类型是否一致，结果一致时则直接融合，生成并提供最终的裂缝检测报告；所述初次粗粒度检测包括，通过多目标检测模型对输入待检测图像进行多类型裂缝的检测，输出裂缝检测结果和对应概率值p；当裂缝检测结果中表示图像中未检测到任何裂缝时，重新进入预处理模块中进行亮度增强；当裂缝检测结果中表示图像中只存在单个裂缝类型，且对应概率p大于90％时，直接输出结果；当裂缝检测结果中表示图像中检测到多个裂缝类型M＝{裂缝1,裂缝2,…,裂缝M}，且对应概率为{p1,p2,…,pM}，根据裂缝类型，匹配混合专家模型中的专家检测模型： 其中，Q为混合专家模型中当前专家检测模型的匹配度，M为检测到的裂缝类型数量，pj为第j类裂缝的检测概率，Tj为第j类裂缝的特征类型，Ej为第j类裂缝对应的专家检测模型，ΔTj为第j类裂缝特征类型与标准特征类型的偏差，σT为裂缝特征类型的方差，ΔEj为第j类裂缝专家检测模型与标准模型的偏差，σE为裂缝专家检测模型的方差，为所有裂缝检测概率的平均值，gTj,Ej为裂缝类型与专家检测模型匹配度计算函数： 根据Q的匹配度大小，选择匹配度最高的专家检测模型进行关联，门控单元的网关模块通过多目标检测模型根据裂缝概率值分配每个专家模型的权重： 门控单元通过SSD架构进行训练图像中的裂缝类型，考虑裂缝类型的不平衡问题，调整权重分配；其中，ωj为第j个裂缝类型对应选择的专家模型的权重，pj1为第j1类裂缝的检测概率，σp为高斯分布的方差，Qj为第j个裂缝类型与专家模型的匹配度，Qmax为所有裂缝类型与专家模型匹配度中的最大值，k为sigmoid函数的陡峭程度参数，μT和μE分别为裂缝特征类型和裂缝专家检测模型的标准差；所述优化算法包括，通过多目标优化算法调整门控单元和所有专家模型间的参数配合，规定网关模块的目标是最大化系统整体检测性能，通过f1函数判断的关键裂缝检测优先级： 通过调整网关模块的参数，将关键裂缝数据分配给最擅长检测关键裂缝的专家模型，其中，T是关键裂缝类型的集合，ACp是对应于类型j的检测准确率；网关模块通过f2函数反馈系统整体检测性能： 其中，分别表示平均准确率、平均交并比、平均精准、平均召回率和平均正确率，系数β、γ、δ、和ε是权重参数，调整性能指标在整体目标函数中的影响力；通过f1函数和f2函数定义多目标优化的目标函数： 其中，S为多目标优化的目标函数，s1为关键裂缝检测优先级的权重系数，ad1为关键裂缝检测优先级的调节参数，为理想的关键裂缝检测优先级，κ为归一化常数，s2为系统整体检测性能的权重系数，ad2为系统整体检测性能的调节参数；通过贝叶斯优化进行的微调，选择初始超参数组合θroute和θexperts，计算目标函数值Sθroute,θexperts，其中，θroute和θexperts分别代表网关模块和专家模型的超参数，使用观测到的超参数组合和对应的目标函数训练高斯过程模型，选择超参数以最大化获取函数θnext＝argmaxθEIθ，将θnext作为下一个提高性能的超参数组合，迭代更新性能达到预定的水平停止，根据优化结果更新门控单元和MoE的参数；所述二次细粒度检测包括，图像经过门控单元匹配后，激活选择的对应专家模型进行二次细粒度检测： 当Δ＝0时，代表专家模型和门控单元的判断误差最小，保留初次粗粒度检测的检测结果，当Δ＝1时，代表专家模型和门控单元的判断误差最大，保留专家模型的检测结果；其中，Δ为二次细粒度检测模型的总判别误差，N为图像样本数量，Ii为第i个图像样本，ωj为门控单元的权重参数，为门控单元对图像Ii的匹配结果，EiIi；We为第i个专家模型对图像Ii的检测输出，Λ为图像Ii中的裂缝区域，Gx为裂缝类型判别函数，Tj为第j类裂缝的特征类型，即裂缝特征提取结果；所述输出结果进行融合包括，当待检测图像通过混合专家模型MoE得出裂缝检测结果后，根据裂缝位置和裂缝类型进行结果融合，先通过裂缝的距离位置进行首轮判断，具体为，规定专家模型A和B，检测结果为裂缝a和裂缝b；模型A在位置lA检测到裂缝a的信息为xA,yA,wA,hA,tA，其中，xA,yA是裂缝a中心的坐标，wA和hA是裂缝a的宽度和高度，tA是裂缝a的类型；模型B在位置lB检测到裂缝b的信息为xB,yB,wB,hB,tB，其中，xB,yB是裂缝b中心的坐标，wB和hB是裂缝b的宽度和高度，tB是裂缝b的类型；如果lA和lB间距小于5厘米，则认为模型A和模型B检测结果指向同一个裂缝，取平均值合并位置和大小： 当lA和lB间距小于5厘米时，进行二轮判断，通过裂缝类型进行判断，如果tA和tB一致，则两条裂缝特征高度重合，直接进行融合，如果tA和tB不一致，则通过计算裂缝类型置信度，选择置信度高的裂缝类型作为融合后的裂缝类型，t为裂缝类型，t∈T；当lA和lB间距不小于5厘米时，判断为独立裂缝，不需要进行类型融合，放入独立裂缝图像库中，并与库中图像比对分布模式，当呈现规律性分布时，认为两类裂缝相关联，移出图像库中交由人工专家判断，当没有规律性分布时，保留在独立裂缝图像库。

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