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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种面向混凝土结构的U-Net轻量化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：CN121010601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511540171.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种面向混凝土结构的U-Net轻量化裂缝检测方法是由胡志强;胡家瑞设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向混凝土结构的U-Net轻量化裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向混凝土结构的U‑Net轻量化裂缝检测方法，通过采用U‑Net网络结构，获取裂缝预测概率图，得到二值化裂缝区域分布图，以基于SmoothWing损失函数，对U‑Net网络结构进行训练；采用训练后的U‑Net网络结构，获取待进行裂缝检测的混凝土结构表面的图像的裂缝预测概率图，进而获得裂缝总数、裂缝最大宽度以及裂缝总长度，完成对混凝土结构的裂缝检测。本发明解决了人工巡检或传统图像处理中，检测效率低，漏检和误检率高的问题，能够捕获全局长程依赖，同时对细小裂缝、交叉裂缝等复杂背景的边界识别精度高，能够满足长期健康监测的高精度与高时效需求。

本发明授权一种面向混凝土结构的U-Net轻量化裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向混凝土结构的U-Net轻量化裂缝检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取混凝土结构表面的原始图像，并进行预处理； S2：根据预处理后的混凝土结构表面图像，采用U-Net网络结构，获取裂缝预测概率图； S3：根据所述裂缝预测概率图，获取二值化裂缝区域分布图，以基于SmoothWing损失函数，对U-Net网络结构进行训练； 所述SmoothWing损失函数公式如下： 式中：表示综合损失的值；表示类别平衡损失的权重；表示类别平衡损失的值；表示边缘约束损失的值； 其中， 式中：N表示训练样本总数，i表示训练样本的索引；yi表示第i个训练样本的真实标签，其中，裂缝像素为1，非裂缝像素为0；pi表示第i个样本由网络预测得到的裂缝概率，wyi表示类别权重； 式中：Ne表示裂缝边界像素点的总数量，j表示裂缝边界像素点的索引；表示第j个边界像素点的预测误差，即预测的边界像素点与真实的边界像素点的距离差值；表示中间计算参数； 其中，、、、均为平滑调节参数；表示的绝对值； S4：获取待进行裂缝检测的混凝土结构表面的图像，并根据训练后的U-Net网络结构，获取待进行裂缝检测的混凝土结构表面的图像的裂缝预测概率图，进而获取待进行裂缝检测的混凝土结构表面的图像的二值化裂缝区域分布图，以获取裂缝总数、裂缝最大宽度以及裂缝总长度，完成对混凝土结构的裂缝检测。

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