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龙图腾网获悉东北林业大学;黑龙江省龙建路桥第六工程有限公司申请的专利基于无人机的高速公路混凝土路面裂缝检测方法、电子设备及存储介质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：CN116363088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310291015.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于无人机的高速公路混凝土路面裂缝检测方法、电子设备及存储介质是由郝向炜;金毅;陈海军;毕建伟;魏国峰;刘颖;邢键设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机的高速公路混凝土路面裂缝检测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：基于无人机的高速公路混凝土路面裂缝检测方法、电子设备及存储介质，属于混凝土结构病害检测技术领域。为解决现有高速公路裂缝巡检技术的准确性不高。本发明设定无人机的飞行路线与高度，对高速公路混凝土路面裂缝进行数据采集，通过labelimg工具进行裂缝类别标注，裂缝类别为横向裂缝、纵向裂缝、龟裂和块状裂缝，将标注后的高速公路混凝土路面裂缝数据分为训练集、验证集和测试集；改进YOLOV5网络模型构建高速公路混凝土路面裂缝检测网络模型；将训练集、验证集和测试集输入高速公路混凝土路面裂缝检测网络模型，得到训练好的高速公路混凝土路面裂缝检测网络模型，无人机设定路线操控飞行进行实现检测。本发明实时精准检测。

本发明授权基于无人机的高速公路混凝土路面裂缝检测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的高速公路混凝土路面裂缝检测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、设定无人机的飞行路线与高度，对高速公路混凝土路面裂缝进行数据采集； S2、将步骤S1采集的高速公路混凝土路面裂缝数据通过labelimg工具进行裂缝类别标注，裂缝类别为横向裂缝、纵向裂缝、龟裂和块状裂缝，将标注后的高速公路混凝土路面裂缝数据分为训练集、验证集和测试集； S3、改进YOLOV5网络模型构建高速公路混凝土路面裂缝检测网络模型； 步骤S3的具体实现方法包括如下步骤： S3.1、输入层Input：在输入层通过数据加载器传输每批训练数据，传入到神经网络中首先进行尺寸归一化处理，然后使用Mosaic将选定的一张图与其他随机三张图进行拼接处理； S3.2、主干网络部分Backbone：使用swintransformer作为主干网络，主要由W-MSA结构和SW-MSA结构组成，W-MSA结构用于在特征窗口内部的patch之间进行相互学习，SW-MSA结构用于各层窗口与窗口之间的特征学习； S3.3、连接网络部分Neck：使用BiFPN重复加权双向特征金字塔网络进行加权融合，加权方法如下， 其中，Ii为第i级的输入，wi为当前学习的级别第i级的权重值，i为当前学习的级别，ε为一个小数用于防止分母为0，wj为学习后的级别第j级的权重值，j为学习后的级别，O为加权融合的特征； 以BiFPN的第四级特征融合进行描述，计算公式为： 其中，C表示用于特征处理的卷积运算，R表示用于匹配不同分辨率特征层的上采样或下采样操作，P4 td为自上而下路径上的级别4处的中间特征，P5 td为自上而下路径上的级别4处的中间特征，P3 out、P4 out分别表示级别3与级别4的输出特征P4 in、P5 in为级别4与级别5的输入特征，wi'为自上而下路径上的中间权重； S3.4、最终检测部分Head：在特征图上应用锚定框对特征图网格化预测，设定NMS置信度参数，将检测到的目标置信度高于设置的阈值保留，并生成带有类概率的最终输出向量，不同缩放尺度的Head分别用来检测大中小物体； S4、将步骤S2得到的训练集、验证集和测试集输入步骤S3构建的高速公路混凝土路面裂缝检测网络模型，得到训练好的高速公路混凝土路面裂缝检测网络模型； S5、无人机设定路线或者通过遥控器远程操控飞行，进行高速公路巡检，将无人机拍摄的高速公路混凝土路面裂缝图像传输到步骤S4训练好的高速公路混凝土路面裂缝检测网络模型中，进行实现检测。

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东北林业大学;黑龙江省龙建路桥第六工程有限公司，其通讯地址为：150040 黑龙江省哈尔滨市和兴路26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”。