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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于深度学习的混凝土裂缝动态扩展实时监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：CN117292113B 。

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：202311233370.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于深度学习的混凝土裂缝动态扩展实时监测方法是由刘晓刚;徐刚;岳清瑞设计研发完成，并于2023-09-21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混凝土裂缝动态扩展实时监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的混凝土裂缝动态扩展实时监测方法，包括：对YOLOv7模型进行改进，并对改进后的模型进行训练和验证，得到裂缝目标检测模型；实时采集待监测的混凝土的图像，并将采集到的图像输入裂缝目标检测模型，得到当前图像对应的裂缝目标检测结果；基于预设的裂缝扩展判断基准，根据相邻两帧图像对应的裂缝目标检测结果，判断当前时刻裂缝是否发生扩展；当确定当前时刻裂缝发生扩展时，输出裂缝参数的动态扩展变化值。本发明能够对混凝土结构新产生的裂缝损伤进行实时识别，以及对既有裂缝的动态扩展进行实时监测，从而实现更高效、更精准的裂缝动态扩展监测。

本发明授权一种基于深度学习的混凝土裂缝动态扩展实时监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的混凝土裂缝动态扩展实时监测方法，其特征在于，所述基于深度学习的混凝土裂缝动态扩展实时监测方法包括： 对YOLOv7网络模型进行改进优化，并将改进优化后的YOLOv7网络模型在预设的混凝土裂缝目标检测数据集中进行训练和验证，得到裂缝目标检测模型； 实时采集待监测的混凝土的图像，并将采集到的图像输入所述裂缝目标检测模型中，利用所述裂缝目标检测模型得到当前图像对应的裂缝目标检测结果； 基于预设的裂缝扩展判断基准，根据所述裂缝目标检测模型输出的相邻两帧图像对应的裂缝目标检测结果，判断当前时刻裂缝是否发生扩展； 当确定当前时刻裂缝发生扩展时，计算并输出裂缝参数的动态扩展变化值； 所述对YOLOv7网络模型进行改进优化，包括： 在YOLOv7网络模型的第12层、63层和76层位置引入全局注意力机制； 所述裂缝扩展判断基准包括： 若当前帧图像的裂缝目标预测矩形框与上一帧图像的裂缝目标预测矩形框的像素尺寸面积不一致，则判断当前时刻裂缝发生了扩展； 若当前帧图像的裂缝目标预测矩形框与上一帧图像的裂缝目标预测矩形框的像素尺寸面积的差异在预设范围内，则进一步通过计算当前帧图像与上一帧图像的矩形预测框内的图像的相似性，判断当前时刻裂缝是否发生了扩展； 所述计算并输出裂缝参数的动态扩展变化值，包括： 根据裂缝大小，利用改进优化的DeepLabv3+分割模型或者基于异形ROI的图像分割算法，对提取的裂缝图像进行分割，得到裂缝二值化掩膜； 通过预设的裂缝参数量化算法对生成的裂缝二值化掩膜进行参数计算，并输出裂缝参数的动态扩展变化值； 所述改进优化的DeepLabv3+分割模型是在DeepLabv3+模型的解码部分引入一种注意力机制。

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