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龙图腾网获悉交通运输部天津水运工程科学研究所申请的专利一种基于深度学习算法的混凝土构件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：CN118505597B 。

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：202410321325.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习算法的混凝土构件裂缝检测方法是由朱鹏瑞;孙熙平;刘孟孟;李易初;崔益鸣;薛润泽;王亚民;尹纪龙;张干;郭尚;王鑫设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习算法的混凝土构件裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习算法的混凝土构件裂缝检测方法。本发明中，基于ncnn框架，开发者无需依赖第三方库就能将深度学习算法封装产出人工智能应用的手机软件，以提升发挥算法的便携性，将训练后的YOLOX算法经由ncnn框架和OpenCV‑mobile编译库封装，移植至搭载安卓系统的智能手机，并检测钢筋－混凝土柱实际受力产生的裂缝，识别效果良好，并且移植前、后识别精度相近，移植方法在保证识别精度的同时有效提升了算法的便携性和实时性，使得人们在使用过程中，可以更加高效快捷的进行检测，提高了检测过程中的精确性。

本发明授权一种基于深度学习算法的混凝土构件裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的混凝土构件裂缝检测方法，其特征在于：所述包括以下步骤： S1：先使用图像采集设备对混凝土构件进行图像采集； S2：使用无线网络模块对采集到的混凝土构件图像进行远程传输，将其传输到图像预处理模块的内部； S3：图像预处理模块先对图像进行图像降噪处理，之后对图像进行图像滤波处理； S4：开始进行混凝土构件裂缝数据集的建立，通过Labelimg插件对初始道路病害数据集进行标注，其中包含有4种标注类型，分别为纵向裂缝、修补、网裂和横向裂缝 S5：使用步骤S4中构建好的数据集进行深度学习模型训练，使用GSConv轻量化卷积，输入图片在GSConv中首先进行一个普通卷积操作再进行一次下采样，然后通过DWConv深度卷积，并将2个卷积结果进行Concat操作； S6：在GSConv的基础上继续引入GSBottleNeck与VoVGSCSP，首先GSConv在Neck中替换了SC普通卷积，计算成本为标准卷积的60％～70％；但模型的学习能力与未改变前不相上下；在Neck结构中灵活运用GSConv、GSbottleneck和VoV-GSCSP，就可以搭建出slimneck结构； S7：将步骤S6中训练完成后的YOLOX算法运用于裂缝识别时，通常需要采用电脑结合拍摄设备的协同方式进行，实施流程比传统人工检测和计算机图像处理方法有所改进，但是仍过于繁琐，并且专业拍摄设备便携性欠佳；为了便于实际裂缝检测操作，基于ncnn框架和OpenCV-mobile编译库将训练完成后的YOLOX算法移植至手机端； S8：利用训练好的深度学习模型对新的混凝土构件图像进行裂缝检测，通过模型输出的结果来确定混凝土构件中的裂缝位置和形状； S9：对输出的检测结果进行记录保存，即可结束整个基于深度学习算法的混凝土构件裂缝检测流程。

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交通运输部天津水运工程科学研究所，其通讯地址为：300456 天津市滨海新区塘沽二号路2618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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