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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种针对混凝土结构表观缺陷和病害的识别与量化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：CN118469933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202410554748.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种针对混凝土结构表观缺陷和病害的识别与量化方法是由任松波;古松;韩锋;刘鹏;李晓阁;孔超;杨莉琼;王路设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对混凝土结构表观缺陷和病害的识别与量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对混凝土结构表观缺陷和病害的识别与量化方法，具体为：通过室内试验方法，获得混凝土结构表观缺陷和病害数据库以及关联数据库，利用卷积神经网络与LSTM耦合Transformer深度学习预测表观缺陷与病害深度；利用卷积神经网络与LSTM耦合Transformer深度学习对混凝土结构表观图片的表观缺陷与病害识别，并对所识别的表观缺陷和病害区域进行标记；利用投影覆盖法对混凝土结构表观缺陷与病害标定区域面积进行估算。本发明提高了混凝土结构表观缺陷和病害的检测效率与精度，节约检测成本。实现混凝土结构表观缺陷与病害尺寸特征的关联性预测，为混凝土结构安全评估与管养决策提供十分重要的基础数据。

本发明授权一种针对混凝土结构表观缺陷和病害的识别与量化方法在权利要求书中公布了：1.一种针对混凝土结构表观缺陷和病害的识别与量化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过室内试验方法，获得不同类型混凝土结构在不同工况、服役环境下的施工质量缺陷与运营病害结果数据库，建立施工因素、荷载条件以及服役环境与混凝土结构表观缺陷和病害三维特征尺寸的关联数据库； 步骤2：获取混凝土结构表面图片，对图片进行预处理，建立混凝土结构表面图像数据集； 步骤3：对混凝土结构表观图片数据库样本进行卷积神经网络训练，建立可初步识别结构表观缺陷与病害的卷积神经网络算法模型；然后，结合LSTM耦合Transformer深度学习效果，实现识别模型的参数优化，提升其对表观缺陷与病害的识别预测精度； 步骤4：对混凝土结构表观图片样本进行预处理，并对步骤2所识别的表观缺陷和病害区域进行边界定义与标记；采用单元网格覆盖法对预处理样本图片进行覆盖，通过统计表观缺陷和病害区域的单元网格数量计算其表观特征尺寸参数； 步骤5：基于步骤1的数据库，开展混凝土结构施工因素、荷载条件以及服役环境与其表观缺陷和病害三维尺寸的关联数据样本的卷积神经网络训练，构建可基于混凝土结构施工因素、荷载条件以及服役环境的表观缺陷和病害三维尺寸预测方法，同时结合LSTM耦合Transformer深度学习效果，实现预测模型的参数优化，提升其对表观缺陷与病害三维尺寸的预测精度； 步骤6：输出基于卷积神经网络与LSTM耦合Transformer深度学习相结合的混凝土结构表观缺陷与病害的三维尺寸识别预测结果。

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