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龙图腾网获悉中铁咨询集团北京工程检测有限公司申请的专利一种基于深度学习的隧道裂缝自动识别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：CN121259586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511497647.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的隧道裂缝自动识别方法是由田云程;刘晓甲;李铮设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的隧道裂缝自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的隧道裂缝自动识别方法，包括如下步骤：步骤一：获取图像数据；步骤二：对图像数据进行预处理；步骤三：将空间‑频率融合特征图像数据输入至主干为HRNet‑W48的特征提取网络中，输出特征表示张量；步骤四：将特征表示张量输入SegFormer网络中，包括编码器和多尺度融合解码器，并引入低秩注意力变换模块，输出裂缝掩码图；步骤五：构建裂缝连通图结构，并通过图连接性分析修复非连续裂缝，输出修复后的裂缝连通图结构；步骤六：将裂缝掩码图和几何属性进行可视化展示。本发明融合多尺度深度学习、SegFormer网络以及图结构分析，实现隧道裂缝自动识别。

本发明授权一种基于深度学习的隧道裂缝自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的隧道裂缝自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：获取隧道表面的图像数据； 步骤二：对所述图像数据进行预处理，包括图像灰度归一化处理、Retinex增强处理、边缘保持滤波处理以及离散小波变换处理，得到空间-频率融合特征图像数据； 步骤三：将所述空间-频率融合特征图像数据输入至主干为HRNet-W48的特征提取网络中，在每层分支添加频率感知通道增强模块，并引入跨分支连接时的自适应尺度对齐模块，输出特征表示张量； 步骤四：将所述特征表示张量输入SegFormer网络中，所述SegFormer网络包括基于Transformer结构的编码器和多尺度融合解码器，并在所述多尺度融合解码器前端引入低秩注意力变换模块，输出裂缝掩码图； 步骤五：对所述裂缝掩码图进行裂缝结构重建处理，采用基于八邻域规则的迭代式细化算法提取裂缝主干线，构建裂缝连通图结构，并通过图连接性分析修复非连续裂缝，输出修复后的裂缝连通图结构； 步骤六：对修复后的裂缝连通图结构进行几何属性提取，将所述裂缝掩码图和几何属性进行可视化展示。

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