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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种基于YOLOv8轻量化改进的混凝土桥梁裂缝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：CN119963904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510036859.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于YOLOv8轻量化改进的混凝土桥梁裂缝检测方法是由邹兰林;刘傲设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv8轻量化改进的混凝土桥梁裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于YOLOv8轻量化改进的混凝土桥梁裂缝检测方法，涉及混凝土桥梁病害智慧检测领域，旨在解决现有目标检测模型在桥梁病害检测中的计算复杂度高、性能不足等问题。该方法通过引入STNC2f模块，利用StarNet中的StarBlock优化YOLOv8的Backbone和Neck部分，增强了特征提取能力和多尺度信息融合效果，减少了计算量和参数量；通过引入AIFI模块，基于注意力机制实现尺度内特征交互，提升了细粒度特征的提取效率；同时，设计了任务动态交互检测头TDMDH，通过共享卷积和动态特征选择机制有效降低了模型的计算复杂度。

本发明授权一种基于YOLOv8轻量化改进的混凝土桥梁裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv8轻量化改进的混凝土桥梁裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、构建YOLOv8轻量化改进的网络算法：Backbone部分改进、Neck部分改进、Head部分替换，具体过程为： 对于Backbone及Neck部分： 第一步：将C2f模块中的Bottleneck替换为StarNet的StarBlocks，构成STNC2f模块； 第二步：将SPPF模块替换为尺度内特征交互AIFI模块，并在AIFI之前额外添加一层卷积层； 对于Head部分： 将Head部分替换为轻量级的任务动态交互检测头——TDMDH，其特征交互机制为：从Neck部分输入的三个特征层依次通过两个共享卷积模块Conv_GN，每个模块的卷积核大小为3×3，两个卷积层之间的信息共享，有效减少了参数量和计算量，之后，这些特征通过Concat操作拼接并汇聚为具有联合信息的交互特征，交互特征经任务分解模块TaskDecomposition分离为回归共享分支和分类共享分支； 在回归共享分支中，通过1×1卷积预测边界框的坐标偏移量，并使用Scale层调整输出特征以适应不同目标尺度； 在分类共享分支中，交互特征经动态特征选择后，生成相应权重，提升对病害目标的识别能力，最终通过1×1卷积层预测各类别的概率； 步骤二、采集用于YOLOv8轻量化改进网络算法训练的数据集，并对训练集数据进行标注，获得标注后的训练集数据；具体过程为： 第一步：使用图像采集设备对不同场景、不同光照下的混凝土桥梁裂缝进行采集，采集过程中使用正视、水平的角度拍摄； 第二步：图像数据采集完成后，在半自动标注工具的辅助下采用labelImg图片标注工具进行人工标注； 步骤三、对步骤二标注后的训练集数据进行预处理； 步骤四、将步骤三预处理后的训练集数据输入至步骤一的轻量化改进YOLOv8网络算法中训练，获取训练后的轻量化改进YOLOv8模型，使用训练好的轻量化改进YOLOv8模型对测试集进行检测。

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