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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于智能无人机的大坝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：CN116433580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310098296.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于智能无人机的大坝裂缝检测方法是由李健源;卢晓春;张萍;李青泉;陈雷;刘晓;双宁;王思桐;王颖设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能无人机的大坝裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于智能无人机的大坝裂缝检测方法，包括如下步骤：一、数据集构建：利用无人机对大坝表面拍摄工程真实情况下裂缝图片或录制视频，将拍摄到的视频进行分帧得到裂缝图像，获得数据集；二、大坝裂缝检测模型构建；三、大坝裂缝检测模型权重转化；四、计算处理器边缘部署：在一台主机实现计算处理器的镜像烧录，再将步骤三处理后的模型进行迁移部署；五、无人机大坝表面裂缝检测：将计算处理器搭载在智能无人机上，智能无人机航拍过程中，将拍摄到的视频图像直接输入至经过部署后的计算处理器中进行处理，通过GE‑YOLOv5检测出大坝表面裂缝。该检测方法通过对YOLOv5进行了修改，提高裂缝检测的准确率和效率，能够实现实时检测。

本发明授权一种基于智能无人机的大坝裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能无人机的大坝裂缝检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 一、数据集构建：利用无人机对大坝表面拍摄工程真实情况下裂缝图片或录制视频，将拍摄到的视频进行分帧得到裂缝图像，将图像使用标注软件进行人工标注，获得数据集； 二、大坝裂缝检测模型构建：对YOLOv5检测模型进行模型改进形成GE-YOLOv5检测模型，YOLOv5检测模型由四个部分组成，第一部分为输入端，第二部分为主干提取网络，第三部分为颈部网络，第四部分为检测端； 在YOLOv5检测模型第4层与第16层、第6层与第12层、第14层与第19层、第10层与第22层特征图融合之前，将第4层、第6层、第10层、第14层分别添加一个轻量级的高效通道注意力机制ECA，首先通过1×1卷积，学习不同通道之间的重要性，并对输入特征图进行空间特征压缩；其次对压缩后的特征图，进行通道特征学习，此时输出的维度还是1×1×C；最后是通道注意力结合，将通道注意力的特征图1×1×C、原始输入特征图H×W×C，进行逐通道乘，最终输出具有通道注意力的特征图； 引入了一个新的GhostNet模块优化主干提取网络，即在主干特征提取网络中将第2、4、6、8层C3瓶颈层使用GhostNet代替，先通过正常1x1卷积将输入特征图中冗余信息数量减少，得到通道信息较少的特征图，然后使用廉价运算生成更多的特征图，最后连接恒等映射得到的特征图，组成新输出，形成GE-YOLOv5检测模型； 三、大坝裂缝检测模型权重转化：首先大坝表面裂缝数据通过GE-YOLOv5模型检测模型进行学习训练，训练结束后即可得到该数据集的模型权重，然后进行GE-YOLOv5模型权重转化； 四、计算处理器边缘部署：首先在一台主机实现计算处理器的镜像烧录，再将步骤三处理后的模型进行迁移部署，最后采用C++程序接口实现API调用； 五、无人机大坝表面裂缝检测：将计算处理器搭载在智能无人机上，智能无人机客户端与地面上的工作站通过WiFi路由器连接，智能无人机航拍过程中，对大坝表面进行拍摄，将摄像头拍摄到的视频图像直接输入至经过部署后的计算处理器中进行处理，通过GE-YOLOv5检测出大坝表面裂缝。

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