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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于改进YOLOv5s的砖石建筑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：CN117218521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310079245.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于改进YOLOv5s的砖石建筑裂缝检测方法是由李佐勇;翁文杏;郑祥盘;刘伟霞;李炜设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5s的砖石建筑裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLOv5s的砖石建筑裂缝检测方法。首先，在主干网络上使用SPD‑Conv，避免细小裂缝的细粒度特征丢失；其次，为了更好地融合不同尺度的特征信息，在网络模型Neck部分使用加权双向特征金字塔网络BiFPN，使模型能针对性地学习特征；然后，考虑到裂缝所在的位置复杂多变且干扰众多，在Neck部分的每个分支上嵌入CoordinateAttention注意力模块，帮助模型更准确定位裂缝位置；最后，为了进一步改善真实框与预测框不匹配问题，运用SIoULoss损失函数，引入了真实框与预测框的角度概念，加快网络收敛。

本发明授权基于改进YOLOv5s的砖石建筑裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5s的砖石建筑裂缝检测方法，其特征在于，应用于砖石建筑裂缝检测中，构建改进YOLOv5的裂缝检测模型；首先，在Backbone上使用SPD-Conv；其次，在Neck上使用BiFPN结构，使模型能针对性地学习特征；然后，在Neck每个分支集成CoordinateAttention注意力模块，以帮助模型更加准确地定位裂缝位置；最后，在Head使用SIoULoss，引入真实框与预测框的角度概念，加快网络的收敛，提升模型的训练速度和准确率； 所述SPD-Conv由Space-to-depthSPD层和卷积层层构成，其中， Space-to-depthSPD层：Space-to-depthSPD向下采样时会将通道维度的所有信息 保留下来，避免信息丢失，将宽和高的维度转移到通道的维度上；对任意大小为 的特征映射行切片，切片后得到个子特征映射序列，每个的大小都为，， ，将子特征映射序列沿着通道方向连接起来，形成一个新的特征映射序列，大小为，，，其中，S为原始特征图的边长，scale为下采样时采用的比例因子，C1为原始 特征图的通道数； 卷积层：在Space-to-depthSPD层之后，使用的卷积层，使特征映射序列大 小变换为，，，其中，其中，C2为子特征图的通道数； 所述BiFPN，即一种加权的双向金字塔网络，BiFPN在输入到输出之间增加一条分支，使得模型在不增加成本的情况下能够融合更多的特征；BiFPN为每一层分配不同权值进行融合，使模型能关注到更多重要的层，并减少了一些不必要的节点连接，使模型能够更好地处理不同尺度特征。

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