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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种基于无人机的铁路隧道洞口墙体裂缝定量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：CN116246063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211487460.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于无人机的铁路隧道洞口墙体裂缝定量检测方法是由李尧;马伟斌;赵鹏;郭小雄;柴金飞;常凯;颜明冬;安哲立;邹文浩;随意设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的铁路隧道洞口墙体裂缝定量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机的铁路隧道洞口墙体裂缝定量检测方法，首先，通过无人机搭载高分辨相机对隧道洞口墙体结构以及坡面防护结构进行巡检，对采集到的数据进行处理，建立一套基于隧道洞口墙体结构及坡面防护结构裂缝的数据集，通过深度学习的方法建立检测模型，随后基于实际情况进行调试，提高准确率，利用检测模型即可实现隧道洞口墙体及防护结构裂缝的自动识别以及统计数据分析。

本发明授权一种基于无人机的铁路隧道洞口墙体裂缝定量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的铁路隧道洞口墙体裂缝定量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集隧道洞口图像； 步骤2：对图像进行降噪处理及预处理； 步骤3：结合GAN模型对处理后的图像数据进行扩充，获得原始数据集； 步骤4：对原始数据集中的图像利用标注工具标注出墙体裂缝，建立训练数据集； 步骤5：根据墙体裂缝特征在Unet模型中使用YOLOv7重参化模块进行重参化，获得改进Unet模型；获得改进Unet模型的具体过程为： 步骤51：将Unet模型的编码器和解码器长连接形式替换为残差连接的形式，在Unet模型的残差分支部分并行添加一个1×1的卷积分支，将Unet模型的下采样、残差分支和添加的卷积分支合并为单条通路，获得RepConvN模块； 合并时将1×1的卷积扩充为四周为0的3×3卷积，将线性激活层作为当前通道卷积核参数为1，其余通道卷积核参数为0的带有设定权重的卷积层，为1×1的卷积层，再经过卷积核转换操作得到3×3的卷积层； 步骤52：将卷积层与批量归一化层进行融合； 卷积层公式为： Convx＝Wx+b 其中，x为输入；Wx为权重函数；b为偏置参数； 批量归一化层公式为： 其中，γ和β均为反向传播学习的参数；mean为均值函数；var为方差函数； 将卷积层公式代入批量归一化层公式获得的表达式为： 展开为： 令： 则最终的融合结果为： BNConvx＝Wfusedx+Bfused； 步骤53：通过量化操作对卷积层和非线性激活层进行合并； 步骤54：将Unet模型的损失函数采用WCEloss损失函数来加速学习进程，如下： 其中，N为样本总数；w为正样本的判别系数；rn表示样本n的标签，正类为1，负类为0；pn表示样本n预测为正类的概率； 获得改进Unet模型； 步骤6：利用训练数据集对改进Unet模型进行迭代训练，获得墙体及结构劣化检测模型； 步骤7：将待识别的隧道口墙体图像输入所述墙体及结构劣化检测模型中，提取裂纹，并基于四向正交骨架线法计算裂纹宽度和裂纹长度。

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