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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于深度学习的无人机桥梁裂缝检测方法及系统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：CN116297472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310033923.6，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种基于深度学习的无人机桥梁裂缝检测方法及系统是由张辉;朱威;贾家乐;朱晓阳;朱成顺;朱鹏程;张春燕;方喜峰设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的无人机桥梁裂缝检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的无人机桥梁裂缝检测方法及系统通过无人机A及无人机B的配合，获取更精准的环境参数，同时通过UWB辅助定位更加便捷的获取无人机图像位置，并通过剪切混合的数据增强使得SSD算法得以改进，使得无人机裂缝的检测更加精准。

本发明授权一种基于深度学习的无人机桥梁裂缝检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无人机桥梁裂缝检测方法，其特征在于，包含以下步骤： 1）用测绘无人机A采集所测桥体及其周边地形环境，并将数据实时传入到地面处理平台； 2）地面处理平台根据测绘无人机A传回的数据进行三维建模，得到待测桥梁及其周边环境的3D坐标实景模型； 3）地面站根据3D坐标实景模型，规划图像采集无人机B的飞行路径，并将指令传达至图像采集无人机B的飞控模块； 4）按照规划路径模拟图像采集无人机B的仿真飞行，模拟过程中当无人机进入桥底时，通过UWB辅助定位模块获取无人机位置，传入地面站后由地面站不断修正后得到实际飞行路径，图像采集无人机B按照实际飞行路径实际飞行，并将采集图像实时传入地面站，同时通过储存模块保存供离线处理； 5）对采集图像进行预处理，该预处理方式包含归一化、高斯滤波处理、伽马校正； 6）用改进后的SSD检测算法对预处理后的图像进行检测，完成对缺陷的检测；改进的SSD检测算法包含以下步骤： 6.1）使用剪切混合的数据增强方法，进行数据集的制作，其中，剪切混合的公式如下： ， ， 其中，和是两个不同的训练样本，和是对应的标签值，剪切混合需要生成的是新的训练样本和对应标签、，是二进制掩码，是逐像素相乘，属于Beta分布：,则服从（0，1）均匀分布； 对剪裁区域的边界框进行采样,用来对样本和做裁剪区域的指示标定,公式如下： ， ， 确定好裁剪区域B之后，将M中的裁剪区域B置0，其他区域置1，完成掩码的采样，将样本A中的剪裁区域B移除，将样本B中的剪裁区域B进行裁剪然后填充到样本A，得到数据集； 6.2）将高层与低层的特征图进行融合，将全连接层6和全连接层7分别进行CBL操作后再进行下采样操作以改进SSD骨干网络； 6.3）计算改进后SSD的损失函数，公式如下： =， 其中损失函数的第一部分是类别损失，第二部分是位置损失，是匹配的先验框个数。

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