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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利融合CBAM的轻量化UNet裂缝图像分割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：CN115761233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211453689.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权融合CBAM的轻量化UNet裂缝图像分割方法是由柏勇;谢永华设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合CBAM的轻量化UNet裂缝图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合CBAM的轻量化UNet裂缝分割方法，包括：对裂缝图像数据集预处理，生成模型训练所需的数据集；以原始的UNet作为主干网络，在此基础上进行优化模型；修改模型当中的编码器以及加入空间注意力和通道注意力进行训练，将预处理的裂缝图像数据集输入到模型，训练出最终的模型权重；利用可分离卷积替换原始UNet编码器的传统卷积，以及在注意力中用小卷积去替换大的卷积，减少了模型的参数量。由于本发明减少参数量的方法并未改变原来的感受野，所以对模型的训练不会产生影响。本发明在原始的分割模型上进行了编码器和网络结构的优化，能够在原来基础之上提高分割效果并且减少模型的参数量，有利于模型在实际工程中的部署工作。

本发明授权融合CBAM的轻量化UNet裂缝图像分割方法在权利要求书中公布了：1.融合CBAM的轻量化UNet裂缝图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将采集的裂缝图像数据作为样本数据进行预处理； 步骤2、建立改良的UNet网络模型，将经步骤1预处理的样本数据作为输入； 步骤3、获取优化的CBAM模块； 步骤4、在改良的UNet网络模型下采样的过程中，在每一个编码器的后面加上优化的CBAM模块，让每一个编码器的输出进入优化的CBAM模块进行权重分配得到特征图； 步骤5、对步骤4得到的特征图进行上采样操作，在每一次上采样过程中都需要和先前每一层经优化的CBAM模块权重分配的特征图进行特征融合，特征融合后的特征图输入到对应层的解码器中； 步骤6、对于每一层特征融合之后的特征图进行两次卷积操作，并进行通道数的调整，产生权重文件； 步骤7、将步骤6得到的权重文件加载到改良的UNet网络模型中预测，利用改良的UNet网络模型对裂缝图像进行分割检测； 所述步骤2中改良的UNet网络模型为利用Mobile-Net中的深度可分离卷积将原始UNet网络中的编码器进行替换，替换过程为在原始UNet网络中的编码器的第一个卷积设置其输出通道数等于其输入通道数，并且设置第一个卷积的groups参数也为输入通道数，在第二个卷积中输入通道数为第一个卷积的输出通道数，第二个卷积的输出通道数为替换的传统卷积的最后输出通道数； 所述步骤3具体为：将ResNet50中原始CBAM模块里的7×7卷积，使用3个3×3的小卷积核替代，替代之后输出的特征图尺寸并未改变，从而获取优化的CBAM模块； 步骤4将编码器在每个下采样阶段提取到的特征图送入优化的CBAM模块中，让优化的CBAM模块进行权重分配，继而让学习到权重的特征图进行接下来的每一次下采样操作，使得网络更多的关注裂缝区域，从而抑制无关区域。

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