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龙图腾网获悉北京建工土木工程有限公司申请的专利基于巡检机器人的混凝土结构表观缺陷识别方法及装置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：CN120673220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510553142.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于巡检机器人的混凝土结构表观缺陷识别方法及装置是由杜明山;张志强;孙青龙;韩冬;刘国志;苏航;王林;王国威;韩瑞峰;白磊;郝帅;胡腾云;张昀设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于巡检机器人的混凝土结构表观缺陷识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于巡检机器人的混凝土结构表观缺陷识别方法及装置，包括响应于目标混凝土结构的表观缺陷识别指令，利用巡检机器人实时采集目标混凝土结构的表观图像；获取基于YOLOv5的缺陷识别模型；将处理后的表观图像输入至缺陷识别模型，通过骨干网络中的每个Transformer模块对表观图像进行全局图像特征提取和上下文图像特征提取，并通过SPPF模块对全局图像特征和上下文图像特征进行合并处理，通过颈部网络中每个CBAM模块的通道注意力层和空间注意力层对合并图像特征进行关键特征增强，对增强后的合并图像特征进行特征融合，得到每个CBAM模块对应的融合图像特征，通过头部网络对每个融合图像特征进行缺陷识别，得到每个预测头模块输出的缺陷识别结果。

本发明授权基于巡检机器人的混凝土结构表观缺陷识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于巡检机器人的混凝土结构表观缺陷识别方法，其特征在于，包括： 响应于目标混凝土结构的表观缺陷识别指令，利用巡检机器人上搭载的深度摄像装置实时采集所述目标混凝土结构的表观图像； 对所述表观图像进行图像质量增强处理，得到处理后的所述表观图像； 获取基于YOLOv5的缺陷识别模型，其中，所述缺陷识别模型包括用于提取图像特征的骨干网络、用于融合图像特征的颈部网络、用于缺陷识别的头部网络，所述骨干网络包括多个Transformer模块和SPPF模块，所述颈部网络包括多个CBAM模块，所述头部网络包括多个不同尺度的预测头模块，其中，所述缺陷识别模型预先基于不同光照强度和图像纹理的混凝土结构表观图像数据集完成训练； 将处理后的所述表观图像输入至所述缺陷识别模型，通过所述骨干网络中的每个所述Transformer模块对所述表观图像进行全局图像特征提取和上下文图像特征提取，并通过SPPF模块对每个所述Transformer模块提取出的全局图像特征和上下文图像特征进行合并处理，得到每个所述Transformer模块对应的合并图像特征，通过所述颈部网络中每个CBAM模块的通道注意力层和空间注意力层对所述合并图像特征进行关键特征增强，并对增强后的各所述合并图像特征进行特征融合，得到每个所述CBAM模块对应的融合图像特征，通过所述头部网络对每个CBAM模块对应的融合图像特征进行缺陷识别，得到每个所述预测头模块输出的缺陷识别结果，其中，所述缺陷识别结果以带有缺陷类型标签的标注框的形式体现在所述表观图像上； 其中，所述利用巡检机器人上搭载的深度摄像装置实时采集所述目标混凝土结构的表观图像，包括： 利用多源传感器实时感知所述目标混凝土结构所在区域的区域环境数据，并实时获取所述目标混凝土结构所在区域的光照信息、所述目标混凝土结构的表面反射特征信息、拍摄需求信息；对所述多源传感器分别感知的所述区域环境数据进行融合处理，得到融合环境数据；基于所述融合环境数据，实时构建所述目标混凝土结构所在区域的三维点云地图；基于所述三维点云地图，动态生成所述巡检机器人的可达性拓扑图，并基于所述光照信息、所述表面反射特征信息、所述拍摄需求信息，确定候选拍摄视点，在所述可达性拓扑图中确定所述候选拍摄视点所在的多条候选巡检路径；基于每条所述候选巡检路径所处区域的地形数据，分别确定每条所述候选巡检路径的地形坡度和土地利用类型，以及所述地形坡度对应的坡度阻力和所述土地利用类型对应的土地阻力；确定所述地形坡度和所述土地利用类型对巡检阻力的相对重要性比值，基于所述相对重要性比值，构建所述地形坡度和所述土地利用类型对巡检阻力的判断矩阵，并基于所述判断矩阵，分别确定所述地形坡度和所述土地利用类型的阻力权重系数；基于所述阻力权重系数，对所述坡度阻力和所述土地阻力进行加权求和，得到每条所述候选巡检路径分别对应的综合推荐系数，并基于所述综合推荐系数，在每条所述候选巡检路径中确定所述巡检机器人的巡检路径；控制所述巡检机器人按照所述巡检路径进行行驶，并利用行驶过程中的所述巡检机器人上搭载的深度摄像装置实时采集所述目标混凝土结构的表观图像。

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