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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种基于无人机的多层级混凝土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：CN121147227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511696145.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于无人机的多层级混凝土裂缝检测方法是由马乾;杜坤宇;高喜峰;刘孟孟设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的多层级混凝土裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像数据处理领域，提供了一种基于无人机的多层级混凝土裂缝检测方法，本发明采集阶段采用基于无人机与搭载目标检测模型的边缘计算平台，对建筑结构表面进行实时目标检测，实现疑似裂缝区域的快速识别与任务驱动图像采集；在精细检测阶段，采用多尺度建模策略，融合了粗粒度区域筛选、细粒度边界增强与后处理优化分割的多尺度感知路径。并引入混合注意力机制MLCA，以增强模型对细节特征的聚焦能力与复杂背景下的语义鲁棒性。整体兼顾了巡检任务的实时性需求与像素级语义建模的准确性，为高分辨率场景下的大型结构表面裂缝智能识别提供了理论支持与方法基础。

本发明授权一种基于无人机的多层级混凝土裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的多层级混凝土裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，通过无人机获取建筑的表面图像并实时至边缘计算设备，通过边缘计算设备部署的MLCA-EnhancedYOLO11模型进行离线处理，在表面图像中识别潜在裂缝区域，并生成对应的感兴趣区域；通过操作无人机，对感兴趣区域进行图像再采集与近距离观测； 步骤2，对感兴趣区域采用多尺度检测策略进行检测，生成融合后的裂缝分割掩膜，实现对潜在裂缝区域的微小裂缝检测； 步骤3，对裂缝分割掩膜采用形态学优化算子与连通域分析进行优化，得到最终的裂缝分割掩膜； 步骤1中，MLCA-EnhancedYOLO11模型基于YOLOv11n网络并混合局部通道注意力机制而获取，即在YOLO11n网络的高层特征融合阶段嵌入MLCA模块； 其中MLCA模块的处理流程包括： 步骤1.1：对输入特征图执行局部平均池化以提取局部空间特征、执行全局平均池化并对全局平均池化后的特征图进行重塑，将输入特征图转换为封装全局信息的一维向量； 步骤1.2：对步骤1.1中重塑后的特征图执行一维卷积运算，再通过非平均池化恢复原始空间分辨率，得到全局池化特征；对步骤1.1中局部平均池化后的特征图执行一维卷积运算，再进行重塑，得到局部池化特征； 步骤1.3：通过加法运算将全局池化特征与局部池化特征融合，得到融合特征； 步骤1.4：将融合特征通过乘法运算与输入特征图结合，输出增强后的特征图； 步骤2包括： 步骤2.1：粗粒度候选区域筛选与空间拼接： 设输入图像尺寸为，采用固定窗口尺寸和步长，对全图进行非重叠划分，得到子图集合；每个子图输入到步骤1中训练好的MLCA-EnhancedYOLO11模型，输出置信度掩膜；对每个置信度掩膜，计算其裂缝区域响应比：；若，则为有效裂缝候选区域，记为；其中为裂缝区域响应比的判定阈值； 然后采用基于几何邻接性与空间一致性约束的拼接算法：通过计算候选窗口的几何中心及邻接关系，将被划分的有效裂缝候选区域内的裂缝片段重新组合为连续的结构单元； 步骤2.2：高重叠率滑动窗口扫描：在候选裂缝区域内进行密集采样，使图像中同一边界像素被多个滑动窗口重复覆盖； 步骤2.3：多窗口语义融合：引入语义融合机制，对于每个像素点，将所有覆盖该像素点的掩膜进行加权融合。

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