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龙图腾网获悉新乡市水利水电工程质量监测站申请的专利一种基于无人机视觉感知和深度学习的堤坝裂缝智能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：CN115880594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211628845.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于无人机视觉感知和深度学习的堤坝裂缝智能检测方法是由辛剑飞;訾亚磊;孙亚飞;李冰;王捷;姚晓斌;贾宪武设计研发完成，并于2022-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机视觉感知和深度学习的堤坝裂缝智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了.一种基于无人机视觉感知和深度学习的堤坝裂缝智能检测方法，包括如下步骤：步骤1，利用无人机对堤坝进行拍摄，采集堤坝表面区域的图像；步骤2，堤坝裂缝的识别与定位：步骤3，堤坝裂缝尺寸信息计算：步骤4，计算裂缝尺寸信息。本发明所公开的方法，利用无人机对堤坝表面进行图像数据采集，利用深度学习和图像处理技术对堤坝裂缝进行识别、定位和量化，可以实现快速、自动、智能化的堤坝裂缝检测；基于改进FPN的MaskR‑CNN算法进行堤坝裂缝识别，能够提升对小裂缝的识别能力，提高裂缝的检测精度。

本发明授权一种基于无人机视觉感知和深度学习的堤坝裂缝智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机视觉感知和深度学习的堤坝裂缝智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，利用无人机对堤坝进行拍摄，采集堤坝表面区域的图像； 步骤2，堤坝裂缝的识别与定位： 首先进行预处理：对采集图像进行增强处理并采用LabelMe标注工具进行数据标注和Mask掩膜制作； 其次，基于改进FPN的MaskR-CNN算法进行堤坝裂缝识别： 输入待检测图像，利用ResNet-101网络提取图像的深度特征{C2,C3,C4,C5}； 采用改进FPN特征金字塔网络，将ResNet-101生成的特征图与底层特征信息进行融合，输出自上而下融合特征图{P2,P3,P4,P5}和自下而上融合特征图{T2,T3,T4,T5}； 将自上而下融合特征图{P2,P3,P4,P5}和自下而上融合特征图{T2,T3,T4,T5}进行融合，获得多尺度多信息特征图{Q2,Q3,Q4,Q5}，并将其输入RPN区域生成网络，生成关于检测目标的建议框； 采用RoIAlign网络对生成的建议框执行对齐操作； 采用全卷积网络对对齐后的建议框进行分类、边界回归和Mask分割操作； 输出对采集图像的裂缝检测结果、目标检测框以及目标掩膜； 最后定位裂缝在堤坝表面的具体位置； 步骤3，堤坝裂缝尺寸信息计算： 首先，将含裂缝的彩色图像转换为灰度图像，得到裂缝的初始灰度图像，图像像素灰度值集合{x1,x2,…,xN}，N为样本数； 其次，利用K-means聚类算法和区域生长算法对裂缝灰度图像进行精确分割： 将裂缝灰度图像按像素特征划分为背景区域、噪声区域和裂缝区域3类，因此初始化K簇值为3，通过下式计算裂缝灰度图像中每个像素点到预设初始中心{u1,u2,…,uK}的距离，动态调整聚类中心，迭代此过程直至聚类结果收敛为止，得到最佳聚类结果； 上式中，xl为第l个样本数据，uk为第k个簇中心，J表示样本数据中xl与uk之间距离的累加和； 利用区域生长算法对裂缝灰度图像进行精确分割时，将K-means聚类算法求出的裂缝目标聚类中心像素灰度值对应点作为初始目标点，并以目标点与周围八邻域灰度像素点大小变化作为生长准则的评判标准，假设裂缝灰度图像的大小为M×N，Gi,j表示坐标为i,j的点的像素灰度值，给点i,j设置一个标量Fi,j，则裂缝的生长准则S为： SGi,j,Gi±1,j±1≤T 上式中，Gi±1,j±1表示点i,j八邻域内任一点的像素灰度值，SGi,j,Gi±1,j±1表示点i,j与周围八邻域点像素灰度值的相似程度，T是一个阈值，取值为10，如果满足上式，则Fi,j＝1，表示点i,j属于裂缝区域；否则Fi,j＝0，表示点i,j不属于裂缝区域； 然后，按宽度对分割后图像中的裂缝区域进行分段标识； 最后，计算裂缝尺寸信息： 裂缝面积Pa为：Pa＝λ2·Pv，上式中，Pv为裂缝的像素尺寸，λ为裂缝在图像中的缩放比例； 裂缝长度：对裂缝骨架进行图像细化，细化后的裂缝宽度为单个像素，计算此时周长的一半得到裂缝的像素数目，依据像素的实际物理尺寸，得到裂缝长度； 裂缝平均宽度为裂缝面积与长度之比，计算公式为： de＝2SeCe,1≤e≤n 上式中，Se为第e个裂缝的面积，Ce为第e个裂缝的周长，de为第e个裂缝的平均宽度，n为裂缝总数。

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