中电建(广东)工程监测检测技术有限公司;中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司;中国电建集团市政规划设计研究院有限公司;成都众智泰科技有限公司;中电建生态环境集团有限公司陈思宇获国家专利权
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龙图腾网获悉中电建(广东)工程监测检测技术有限公司;中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司;中国电建集团市政规划设计研究院有限公司;成都众智泰科技有限公司;中电建生态环境集团有限公司申请的专利水工建筑裂缝识别方法、装置、设备、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:CN119963825B 。
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:202510451368.8,技术领域涉及:G06V10/25;该发明授权水工建筑裂缝识别方法、装置、设备、介质是由陈思宇;孙红亮;韩景超;陈辉;彭望;周达;唐力;胡英设计研发完成,并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本水工建筑裂缝识别方法、装置、设备、介质在说明书摘要公布了:本申请实施例提供了一种水工建筑裂缝识别方法、装置、设备、介质,方法包括将待检测裂缝图像输入目标裂缝识别模型,获得识别结果,目标裂缝识别模型通过如下步骤确定:基于初始Swin‑Unet模型,引入ECA注意力机制,并将Swin‑Transformer‑Block模块替换成目标卷积模块得到改进后的中间模型,利用训练集和验证集对中间模型进行迭代训练和验证得到目标裂缝识别模型。目标裂缝识别模型相比初始模型引入ECA注意力机制,替换Swin‑Transformer‑Block模块为目标卷积模块,结合了ECA注意力机制和目标卷积模块的优势,如此,利用目标裂缝模型进行裂缝识别,能提升识别效率和识别准确度。
本发明授权水工建筑裂缝识别方法、装置、设备、介质在权利要求书中公布了:1.一种水工建筑裂缝识别方法,其特征在于,所述水工建筑裂缝识别方法包括: 将待检测裂缝图像输入目标裂缝识别模型,获得所述待检测裂缝图像的识别结果; 其中,所述目标裂缝识别模型通过如下步骤确定: 获取水工建筑的裂缝图像数据集,对所述裂缝图像数据集进行预处理,将所述预处理后的裂缝图像数据集分为训练集和验证集; 获取初始Swin-Unet模型,其中,所述初始Swin-Unet模型的解码器包括Swin-Transformer-Block模块; 基于所述初始Swin-Unet模型,引入ECA注意力机制,并将所述Swin-Transformer-Block模块替换成目标卷积模块,得到改进后的中间模型; 利用所述训练集和所述验证集对所述中间模型进行迭代训练和验证,得到所述目标裂缝识别模型,所述中间模型包括依次连接的特征提取网络、Neck网络和Head网络,利用所述特征提取网络对所述训练集中每个裂缝图像进行特征提取,得到所述每个裂缝图像对应的多个裂缝特征图,对所述裂缝图像的每个裂缝特征图利用所述Neck网络进行ECA注意力机制处理后输入至目标卷积模块依次进行上采样、特征提取以及特征拼接处理,得到所述裂缝图像对应的目标裂缝特征图,利用所述Head网络对所述目标裂缝特征图进行图像分割,得到所述待检测裂缝图像的识别结果,对所述识别结果进行迭代训练并依据所述验证集进行验证,得到所述目标裂缝识别模型。
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