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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利基于深度学习的混凝土结构裂缝图像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：CN120339290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510831542.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的混凝土结构裂缝图像检测方法及系统是由杨若雨;张超;杨林锦;罗清凯设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的混凝土结构裂缝图像检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的混凝土结构裂缝图像检测方法及系统，所述方法包括：获取多视角图像；根据所述多视角图像，进行空间对齐，得到匹配图像序列；根据所述匹配图像序列，进行图像融合，得到融合图像；根据所述融合图像和预设的神经网络模型，基于迁移学习进行语义分割，得到裂缝掩膜；根据所述裂缝掩膜和所述融合图像，进行骨架提取，得到初步裂缝网络拓扑；对所述初步裂缝网络拓扑进行优化，得到裂缝网络拓扑；根据预设的材料属性、受力状态和混凝土结构，进行有限元分析，得到应力分布云图；根据所述应力分布云图和所述裂缝网络拓扑，进行空间匹配，得到应力裂缝关联模型。本方法能够实现分析混凝土裂缝的动态变化。

本发明授权基于深度学习的混凝土结构裂缝图像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混凝土结构裂缝图像检测方法，其特征在于，包括： 获取多视角图像； 根据所述多视角图像，进行空间对齐，得到匹配图像序列； 根据所述匹配图像序列，进行图像融合，得到融合图像； 根据所述融合图像和预设的神经网络模型，基于迁移学习进行语义分割，得到裂缝掩膜； 根据所述裂缝掩膜和所述融合图像，进行骨架提取，得到初步裂缝网络拓扑； 对所述初步裂缝网络拓扑进行优化，得到裂缝网络拓扑； 根据预设的材料属性、受力状态和混凝土结构，进行有限元分析，得到应力分布云图； 根据所述应力分布云图和所述裂缝网络拓扑，进行空间匹配，得到应力裂缝关联模型； 其中，所述对所述初步裂缝网络拓扑进行优化，得到裂缝网络拓扑，包括： 根据所述初步裂缝网络拓扑，进行剪枝优化，得到去冗余拓扑； 根据所述去冗余拓扑，进行骨架分割，得到主干骨架线； 根据所述主干骨架线和所述去冗余拓扑，进行分支检测，得到分支位置； 根据所述分支位置，进行几何计算，得到分支长度角度； 根据所述分支长度角度和所述去冗余拓扑，进行信息融合，得到裂缝网络拓扑； 其中，所述剪枝优化采用最小生成树算法，包括克鲁斯卡尔算法或图论优化算法；所述骨架分割通过细化算法实现，所述细化算法为张氏细化法，用于将裂缝网络简化为单像素宽度的骨架线，并保持其拓扑结构不变，所述细化算法的迭代次数可根据裂缝复杂程度设定；所述分支检测包括：遍历骨架线上的每个像素点，统计每个像素点在邻域内连通的像素点数量；当判定某个像素点的邻域连通数大于预设阈值，则判定该点为分支点，并记录其位置信息； 其中，所述细化算法的迭代次数设定为10000次； 其中，所述分支检测中，所述邻域为8邻域，所述预设阈值为2，当像素点的8邻域连通数大于2时，判定该点为分支点； 其中，所述几何计算包括：通过欧氏距离计算分支点到分支末端的距离，得到分支长度；通过计算向量夹角得到分支角度； 其中，所述信息融合包括：将分支长度、分支角度与所述去冗余拓扑整合，构建包含分支数量、平均长度、主要角度分布的裂缝网络拓扑数据集； 其中，所述根据所述应力分布云图和所述裂缝网络拓扑，进行空间匹配，得到应力裂缝关联模型，包括： 计算应力分布云图与裂缝网络拓扑的空间重合度，将重合度超过80%的区域标记为裂缝扩展高危区； 基于主应力方向进行分析，当某区域的应力分量超过混凝土抗拉强度的60%时，判定该方向为裂缝扩展的优先方向； 基于支持向量回归算法建立预测模型，计算裂缝扩展速度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云南师范大学，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区聚贤街768号(云南师范大学)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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