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龙图腾网获悉佛山科学技术学院申请的专利一种基于改进YOLOv5的混凝土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：CN116486231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310453914.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于改进YOLOv5的混凝土裂缝检测方法是由蔡泽龙;刘杰;何宽芳;林显信;黄成锵;刘振泳;李志聪;茹家荣设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的混凝土裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进YOLOv5的混凝土裂缝检测方法，其包括如下步骤：构建混凝土裂缝数据集；搭建改进的YOLOv5模型；获取预训练数据并利用预训练数据对改进的YOLOv5模型进行预训练；利用混凝土裂缝数据集对预训练后的改进的YOLOv5模型进行训练；获取待检测混凝土实时图像；利用训练好的改进的YOLOv5模型对待检测混凝土实时图像进行裂缝检测。本发明不仅可以在不需要人工干预的情况下完成目标检测任务，大大减少了人力成本和时间成本，还可以保持较高的检测精度，并准确地识别目标物体，从而提高检测效果。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的混凝土裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的混凝土裂缝检测方法，其特征在于，所述基于改进YOLOv5的混凝土裂缝检测方法包括如下步骤： 构建混凝土裂缝数据集； 搭建改进的YOLOv5模型； 获取预训练数据并利用预训练数据对改进的YOLOv5模型进行预训练； 利用混凝土裂缝数据集对预训练后的改进的YOLOv5模型进行训练； 获取待检测混凝土实时图像； 利用训练好的改进的YOLOv5模型对待检测混凝土实时图像进行裂缝检测； 搭建改进的YOLOv5模型的具体方法包括如下步骤： 在原有的YOLOv5网络结构中，使用相同输入大小的Rep-GFPN网络结构代替原有颈部特征堆叠网络Concat，以作为颈部网络的主干网络； 在特征提取网络模块的特征融合部分之前加入ECA注意力机制，构建改进后的YOLOv5网络模型； 使用相同输入大小的Rep-GFPN网络结构代替原有颈部特征堆叠网络Concat，以作为颈部网络的主干网络的具体方法包括如下步骤： 第一步，Rep-GFPN接收到骨干网络和前一层网络的两个特征图x0、x1，分别对x0、x1进行卷积核尺寸为1步长为1的卷积块操作，输出为x00与x10； 第二步，将第一步输出的x00、x10一同放入CSPS模块当中，输出为x01； 第三步，将第二步输出的x01与第一步输出x10一同放入CSPS模块当中，输出为x11； 第四步，将第三步输出的x11单独放入CSPS当中，CSPS模块的输出与第一步的输出x10进行Concat堆叠操作，输出为x12； 第五步，将第二步输出的x01、第三步输出的x11与第四步输出的x13三者一同CSPS模块当中，CSPS模块的输出与第一步的输出x00进行Concat堆叠操作，输出为x02； 第六步，将第四步输出的x02与第五步生成的x12进行对堆叠操作，堆叠后的输出进行卷积核尺寸为1步长为1的卷积块操作，作为Rep-GFPN最后的输出x_final。

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