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龙图腾网获悉中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于自监督训练的裂缝检测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：CN120259297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510734776.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于自监督训练的裂缝检测方法及装置是由尚海兴;刘万林;赵文君;程镕杰;张钊设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督训练的裂缝检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于自监督训练的裂缝检测方法及装置，涉及机器学习技术领域。该方法包括：对无标注裂缝图像数据进行数据增强操作，并基于增强后的裂缝图像数据，通过多视角采集方法获取裂缝图像样本；基于裂缝图像样本构建样本对，并对样本对进行特征差异计算以生成自监督学习的训练数据；利用训练数据训练自监督对比学习模型，并通过最小化特征相似性损失函数提取裂缝的通用特征表示；根据裂缝的通用特征表示提取裂缝区域特征，并结合特征解析方法对裂缝的位置和边界进行检测。本公开中的技术方案可以在无标注数据条件下通过自监督学习实现裂缝检测与边界解析，提升裂缝检测的准确性和效率。

本发明授权一种基于自监督训练的裂缝检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督训练的裂缝检测方法，其特征在于，包括： 对无标注裂缝图像数据进行数据增强操作，并基于增强后的裂缝图像数据，通过多视角采集方法获取裂缝图像样本； 基于所述裂缝图像样本构建样本对，并对所述样本对进行特征差异计算以生成自监督学习的训练数据； 利用所述训练数据训练自监督对比学习模型，并通过最小化特征相似性损失函数提取裂缝的通用特征表示； 根据所述裂缝的通用特征表示提取裂缝区域特征，并结合特征解析方法对裂缝的位置和边界进行检测； 其中，所述基于所述裂缝图像样本构建样本对，并对所述样本对进行特征差异计算以生成自监督学习的训练数据，包括：从所述裂缝图像样本中获取裂缝区域的特征片段，并基于相似性条件生成正样本对；从所述裂缝图像样本中获取裂缝区域与非裂缝区域的特征片段，并基于差异性条件生成负样本对；从所述正样本对中提取裂缝图像的特征向量，并计算所述正样本对之间的余弦相似性以生成相似性度量数据；从所述负样本对中提取裂缝图像的特征向量，并计算所述负样本对之间的欧氏距离以生成差异性度量数据；基于所述相似性度量数据和所述差异性度量数据，构建包含正负样本对特征关系的所述自监督学习的训练数据； 所述利用所述训练数据训练自监督对比学习模型，并通过最小化特征相似性损失函数提取裂缝的通用特征表示，包括：将所述训练数据输入所述自监督对比学习模型，并初始化特征提取网络的参数；利用所述训练数据中的正样本对的相似性度量数据计算特征相似性损失，并通过梯度下降算法进行模型参数更新；利用所述训练数据中的负样本对的差异性度量数据计算特征分离损失，并结合特征相似性损失构建对比学习的总损失函数；通过优化所述总损失函数，在每次迭代中调整所述特征提取网络的权重，以提取所述裂缝的通用特征表示。

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