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龙图腾网获悉滁州职业技术学院申请的专利一种基于图像-冲击回波的混凝土内部裂缝检测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：CN119555685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411629372.0，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种基于图像-冲击回波的混凝土内部裂缝检测方法是由王来兵;高玉春;董波;李玉荣;赵静;杜婷婷;董知芮设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像-冲击回波的混凝土内部裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及混凝土裂缝检测技术领域，具体为一种基于图像‑冲击回波的混凝土内部裂缝检测方法，包括：获取并标记混凝土裂缝数据集，并通过数据增强技术进行预处理；利用RFB网络模块捕获裂缝的多尺度特征，并训练目标检测模型；应用训练好的模型对目标混凝土进行检测，获取裂缝程度和坐标，并绘制二维裂缝图来划分裂缝区域；接着，基于裂缝区域布局监测点，使用冲击回波技术记录混凝土的回波信号，并提取裂缝特征输入至机器学习模型中，得到训练好的模型以分析目标混凝土的内部裂缝；将二维裂缝图扩展为三维裂缝图，获得实际裂缝程度。此方法不仅提高了检测效率，还提供了可视化效果，为混凝土结构裂缝监测提供了有效的技术手段。

本发明授权一种基于图像-冲击回波的混凝土内部裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像-冲击回波的混凝土内部裂缝检测方法，其特征在于，包括：获取混凝土裂缝数据集，标记所述混凝土裂缝数据集的裂缝程度，得到第二数据集，使用数据增强对第二数据集进行预处理，得到第一数据集；将目标检测模型中引入RFB网络模块，所述RFB网络模块用于捕获裂缝多尺度特征；根据所述第一数据集训练所述目标检测模型，所述目标检测模型训练步骤包括：步骤S20：输入所述第一数据集至所述目标检测模型中；步骤S21：将目标检测模型的特征提取层引入所述RFB网络模块，所述RFB网络模块并行处理所述第一数据集，得到裂缝特征图，将所述裂缝特征图进行特征融合，得到裂缝多尺度特征图；步骤S22：根据所述裂缝多尺度特征图使用检测层输出所述裂缝坐标、裂缝置信度和所述裂缝程度；步骤S23：根据所述裂缝坐标、所述裂缝置信度和所述裂缝程度使用损失函数计算得到裂缝损失值；步骤S24：根据所述裂缝损失值使用链式法计算参数梯度，并根据所述参数梯度更新所述目标检测模型；步骤S25：若迭代次数达到第一阈值，则终止训练；否则，重复所述步骤S20至所述步骤S25；获取目标混凝土数据，将所述目标混凝土数据输入至训练好的所述目标检测模型中，得到裂缝程度和裂缝坐标，根据裂缝程度和裂缝坐标绘制二维裂缝图并划分裂缝区域；根据裂缝区域对目标混凝土进行监测点布局，使用冲击回波对所述监测点进行检测，并记录目标混凝土回波信号；对混凝土裂缝数据集使用数字信号处理技术提取回波信号的裂缝特征，并根据裂缝特征训练机器学习模型；将目标混凝土回波信号输入至训练好的所述机器学习模型中，得到目标混凝土的内部裂缝结果；根据目标混凝土的内部裂缝结果将所述二维裂缝图扩展为三维裂缝图，根据所述三维裂缝图确定目标混凝土的整体裂缝缺陷区域，得到实际裂缝程度。

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