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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种水下混凝土裂缝分割方法及计算设备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：CN116797543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310542480.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种水下混凝土裂缝分割方法及计算设备是由申永刚;俞臻威设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下混凝土裂缝分割方法及计算设备在说明书摘要公布了：本发明属于混凝土结构损伤检测技术领域，提供一种水下混凝土裂缝分割方法及计算设备，本发明通过利用爬壁机器人在水下混凝土获取裂缝视频并将其拆解为图片序列再利用CLN模型进行处理，实现对视频图像的预测，准确掌握结构表面整体的受损信息；本发明可以根据水环境内水流作用、水生生物的干扰等因素，将结构损伤检测范围拓展至水下，与三维重构技术的结合可以补全结构的整体表面，从而实现对水下混凝土结构的精确复原和病害检测；本发明对水下混凝土表面的裂缝具有较高的分割精度，且能够测定图像内裂缝的几何参数，并复原了水下混凝土的三维结构，使得算法能够提供结构的完整损伤信息，具备较强的实际应用价值，具有良好的工程意义。

本发明授权一种水下混凝土裂缝分割方法及计算设备在权利要求书中公布了：1.一种水下混凝土裂缝分割方法，其特征在于，所述分割方法包括： 1利用爬壁机器人采集水下混凝土结构表面的裂缝视频并将其拆解为图像序列； 2将图像输入到CLN模型输出分割图像Image-m； 3使用骨架提取算法对分割图像Image-m尺寸量化： 4利用NeRF模型对水下混凝土结构三维重构； 步骤2的具体过程为： 图像进入高级特征提取网络，其初始大小为W，H，3，记为Image-a，通过一个卷积神经网络后，得到大小为W16，H16，2048的图像Image-b、大小为W2，H2，2048的图像Image-c以及大小为W4，H4，2048的图像Image-d； 图像Image-b进入特征提取金字塔网络，输出大小为W16，H16，256的图像Image-e； 图像Image-c与图像Image-d均进入低级特征提取网络，分别输出大小为W2，H2，96的图像Image-f和大小为W4，H4，96的图像Image-g； 对图像Image-e进行4倍双线性上采样，输出大小为W4，H4，256的图像Image-h； 将图像Image-g和图像Image-h从通道维度上拼接后，再进行2倍双线性上采样，输出大小为W2，H2，352的图像Image-i； 将图像Image-i和图像Image-f从通道维度上拼接后，再进行2倍双线性上采样，以及通过3×3的卷积层，得到W，H，3的附带有分割结果的图像Image-j； 对图像Image-j中的裂缝，取裂缝轮廓的最高点WP1，HP1、最低点WP2，HP2、最左侧点WP3，HP3、最右侧点WP4，HP4，其中WPi，HPi表示Pi点对应的图像内坐标，其中，i=1，2，3，4，用WP3，HP1、WP4，HP1、WP3，HP2、WP4，HP2四个点形成一个矩形框，记为Rec-a，统计矩形框Rec-a内裂缝像素数量，将图像Image-j内裂缝像素数量最多的记为图像Image-k，其余的图像Image-j统称为图像Image-n； 将图像Image-k的所对应的矩形框Rec-a的所有内容以标签传播形式传播至所有图像Image-n中，得到最后的分割结果的分割图像Image-m； 所述标签传播具体步骤包括： 将包含完整裂缝分割结果的帧的标签传播至裂缝不完整的帧中： ， 其中，i表示帧Mt到帧Mt+i经过的时间； x,y表示矩形框Rec-a内任意像素点的坐标； Ri,Gi,Bi和R,G,B表示像素点对应的RGB值； u,v表示爬壁机器人的运动矢量； CMt:Mt+i表示一个用于计算基于输入帧Mt到帧Mt+i的运动矢量的卷积神经网络。

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