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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于深度和灰度信息的鱼道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：CN115690040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211336500.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度和灰度信息的鱼道裂缝智能检测方法是由石小涛;陈小龙;邓星勇;蔡显赫;谭均军;刘帅设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度和灰度信息的鱼道裂缝智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度和灰度信息的鱼道裂缝智能检测方法，包括如下步骤：步骤一、数据预处理：采集二维影像和三维点云数据，并进行预处理；步骤二、裂缝粗提取：利用改进的最大熵方法，提取二维灰度影像和深度图像中的裂缝；步骤三、图像配准与融合判断：基于特征点进行图像配准，对裂缝像素进行判断，当且仅当该像素点在二维灰度影像和深度图像中同时为裂缝时，判断为真裂缝点，否则为背景点；步骤四、裂缝精提取：利用连通域分析法去除较大的裂缝噪点，然后利用形态学处理方法去除裂缝的毛刺和连接断裂的裂缝；步骤五、裂缝分类与定量计算：对裂缝进行分类，对裂缝的长度和宽度进行定量计算。该检测方法能够更加准确和高效的定量化检测裂缝。

本发明授权基于深度和灰度信息的鱼道裂缝智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度和灰度信息的鱼道裂缝智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、数据预处理：分别采集二维影像和三维点云数据，并对两种数据进行预处理进而获取高质量的二维灰度影像和深度图像； 步骤二、裂缝粗提取：利用改进的最大熵方法，分别提取二维灰度影像和深度图像中的裂缝； 首先将融合图像进行分块，然后引入多个约束条件对图像子块进行类别判断，约束条件为与图像子块有关的局部约束条件和与整幅图像有关的全局约束条件，局部约束条件包括像素比例pr,c、局部灰度均值μr,c、灰度均值差dr,c、灰度均值差，全局约束条件包括全局灰度均值μ和全局灰度标准差σ，将符合约束条件的判定为裂缝子块，执行最大熵阈值分割，否则判定为背景子块，直接将像素值设为0,最后合并所有分割后的子块图像，完成二维影像和深度图像的裂缝初步提取； 当像素比例pr,c＜0.1时，为裂缝子块；当同时满足0.3＜pr,c≤0.4，μr,c＜μ+σ2，dr,c≥2σ，为裂缝子块；当同时满足0.4＜pr,c≤0.5，μr,c＜μ-σ，dr,c≥3σ，为裂缝子块；当同时满足0.5＜pr,c≤0.6，μr,c＜μ+σ，dr,c≥4σ，为裂缝子块；否则为背景子块，将像素值设为0； 步骤三、图像配准与融合判断：基于特征点进行图像配准，对步骤二中提取的裂缝像素进行判断，当且仅当该像素在二维灰度影像和深度图像中同时为裂缝时，判断为真裂缝点，保留该像素点，否则为背景点，删除该裂缝像素点； 步骤四、裂缝精提取：首先利用连通域分析法去除较大的裂缝噪点，然后利用形态学处理方法去除裂缝的毛刺和连接断裂的裂缝； 步骤五、裂缝分类与定量计算：利用最小外接矩形法对裂缝进行分类，然后对裂缝的长度和宽度进行定量计算。

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