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龙图腾网获悉成都理工大学;成理智源科技(成都)有限公司;四川三江智源科技有限公司申请的专利一种基于改进Yolov8目标检测的桥梁表面病害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：CN121236606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511749274.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于改进Yolov8目标检测的桥梁表面病害检测方法是由欧鸥;常苡凡;赵家宝;何茵錡;赵富鸿设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Yolov8目标检测的桥梁表面病害检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Yolov8目标检测的桥梁表面病害检测方法，属于图像数据处理技术领域，包括步骤：获取桥梁病害检测数据集D；构造桥梁病害检测网络，具体为在YOLOv8主干网络引入SCSA模块，构造BiFPN‑SNI网络替换颈部网络，头部网络采用T‑head；选择损失函数SIoU用数据集D训练桥梁病害检测网络得到桥梁病害检测模型；对待识别的桥梁图生成病害区域掩码图；再进一步进行第一病害程度、第二病害程度评估。本发明能解决模型对多语义利用不足、特征通道冗余、特征不对齐、模型复杂等问题，能提升对小目标检测的精度，增强复杂场景中的鲁棒性，为后续病害程度评估任务提供了更高质量的特征输入。

本发明授权一种基于改进Yolov8目标检测的桥梁表面病害检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Yolov8目标检测的桥梁表面病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取桥梁病害检测数据集D，其中样本为包含病害区域和类别标注的图像，所述类别包括裂缝、剥落和钢筋外露； S2，构造桥梁病害检测网络，包括S21~S22； S21，获取一YOLOv8网络，包括主干网络、颈部网络和头部网络，所述主干网络从上到下包括四个C2f模块，所述颈部网络采用PAN-FPN结构； S22，改进YOLOv8网络得到桥梁病害检测网络，具体为： 在主干网络后三个C2f模块中引入SCSA模块，构造一BiFPN-SNI网络替换颈部网络，头部网络采用T-head； 所述BiFPN-SNI网络包括依次连接的第一SNI模块、第一BiFPN通道拼接层、第一C2f模块、第二SNI模块、第二BiFPN通道拼接层、第二C2f模块、第一卷积层、第三BiFPN通道拼接层、第三C2f模块、第二卷积层、第四BiFPN通道拼接层和第四C2f模块； 样本经主干网络从上到下依次生成第一特征图到F1~第三特征图F3，其中F1送入第二BiFPN通道拼接层，F2送入第一BiFPN通道拼接层，F2和第一C2f模块的输出送入第三BiFPN通道拼接层，F3输入第一SNI模块和第四BiFPN通道拼接层，第二C2f模块输出端连接第一卷积层输入端，并将第二C2f模块、第三C2f模块、第四C2f模块分别作为颈部网络的第一输出端~第三输出端，连接头部网络； S3，选择损失函数SIoU，用数据集D以最小化SIoU训练桥梁病害检测网络至收敛，得到桥梁病害检测模型； S4，获取待识别的桥梁图，经桥梁病害检测模型识别出病害区域和类别，将病害区域像素标为白色，其余为黑色，得到病害区域掩码图； S22中，主干网络后三个C2f模块中引入SCSA模块，包括步骤Sa1~Sa2： Sa1，所述C2f模块最后两层分别为通道拼接层和卷积层，在通道拼接层和卷积层间串联SCSA模块，得到C2f-SCSA模块； Sa2，用C2f-SCSA模块替换主干网络后三个C2f模块； 两个SNI模块用于对输入其中的特征进行最近邻插值操作，得到对应的输出特征，四个BiFPN通道拼接层均为BiFPN的通道拼接层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都理工大学;成理智源科技(成都)有限公司;四川三江智源科技有限公司，其通讯地址为：610059 四川省成都市成华区二仙桥东三路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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