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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利复杂环境下基于双编码器的裂缝图像分割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：CN117058382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311029215.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权复杂环境下基于双编码器的裂缝图像分割方法是由张建明;曾志高;王进;王建新设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂环境下基于双编码器的裂缝图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂环境下基于双编码器的裂缝图像分割方法，通过对现有技术CN202310525413.0中双路径的编解码器结构的整体框架进行了适当改进基础上，还设计了新的Transformer变换器块结构有效提取图像的全局语义信息，利用哈尔小波变换的多窗口高低频机制，同时提取出图像的高频特征和低频特征，并增强了局部信息感知能力和图像块之间的交互性，从而针对的解决现存裂缝检测算法中难以适应复杂环境且计算量较大的问题；此外，本发明中还针对性的设计了一种全新的特征融合模块来更好的融合两个编码器的各个中间特征。本发明的方法在各种复杂环境下能够准确的实现裂缝检测且减小计算量，提高了裂缝检测的环境通用性。

本发明授权复杂环境下基于双编码器的裂缝图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下基于双编码器的裂缝图像分割方法，其特征在于，该裂缝图像分割方法对基于卷积神经网络和变换器双路径的道路裂缝分割方法的原总体框架做出a-b方面的改进： a双编码器 双编码器包括卷积神经网络编码器分支和Transformer编码器分支； Transformer编码器分支中，四个变换器块都替换为Transformer块，输入图像输入到Transformer编码器分支之前，会首先被划分为若干图像块，并且打平为图像序列，然后再经过一次线性投影后，输入到四个Transformer块和三个图像块合并层组成的Transformer编码器分支结构中，双编码器中每层的Transformer块重复执行三次； b解码器 将解码器中的三个变换器块都替换为所述Transformer块，解码器中每层的Transformer块执行一次； 其中，所述Transformer块包括依次串联的高低频注意力机制、第一相加和层归一化、局部增强前馈网络和第二相加和层归一化； 所述高低频注意力机制中，首先采用哈尔小波变换中的标准变换，先进行行滤波再进行列滤波，做一级分解得到三个细节分量和一个近似分量；图像能够被视为取值范围在0到1之间的离散函数，则能够由尺度函数与其系数相乘的和进行表示，尺度函数为： 小波函数则能由尺度函数进行表示，即一级的小波分解则表示为其中，C0则是需要的近似分量；然后，对C0进行上采样至原图大小，采用原始图像减去近似分量，则得到需要的细节分量，对于得到的近似分量和细节分量，再分别通过线性变换得到一组查询Q、键K和值V，近似分量的查询由输入处获得，然后两组不同的Q、K和V会通过缩放点积注意力进行计算，得到一个头的缩放点积自注意力的结果SAh，对拼接多个头得到的结果进行一次线性变换，则得到多头自注意力的结果；当特征维度为Nh时，近似分量分得αNh，细节分量分得1-αNh，分别得到高频特征和低频特征，在通道方向上进行连接作为输出，然后会经过与输入进行第一相加和层归一化的残差结构中。

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