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龙图腾网获悉重庆首讯科技股份有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv8n的桥墩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：CN121033027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511553197.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLOv8n的桥墩裂缝检测方法是由邓海福;陈星州;王世森;谢林君;莫冰莹;孙彬;全欣宇设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8n的桥墩裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv8n的桥墩裂缝检测方法。首先对采集的图像进行色彩空间转换、对比度增强和几何校正等预处理；随后构建以YOLOv8n为基线的检测模型，在其主干网络中嵌入通道注意力机制，并使用自适应加权的特征金字塔网络替代原路径聚合网络；接着利用改进模型进行裂缝预测，采用基于预测框与真实框顶点最小点距离的损失函数进行边界框回归；最后对检测区域进行像素级分割，提取亚像素级边缘轮廓，并计算裂缝物理宽度。该方法提升了裂缝检测的精度与鲁棒性，适用于桥梁结构健康监测。

本发明授权一种基于改进YOLOv8n的桥墩裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8n的桥墩裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对采集的结构表面图像进行预处理，所述预处理包括色彩空间转换与对比度增强，以及对图像进行几何校正； S2、构建裂缝目标检测模型，所述模型以YOLOv8n模型为基线，并在其主干网络中嵌入MA‑ECAMulti‑scale Adaptive Efficient Channel Attention模块，所述MA‑ECA模块通过水平与垂直双路径全局池化操作动态调整通道权重；同时使用渐近特征金字塔网络替换原模型中的路径聚合网络，所述渐近特征金字塔网络通过分层融合与自适应空间权重分配优化多尺度特征聚合； 所述分层融合与自适应空间权重分配包括： 初始阶段融合低层特征，后续逐步引入高层特征，融合过程表示为： ； 其中，表示第n层融合后的特征，n表示当前融合层级索引，和分别表示前一层次和前二层次的特征图，为第n层融合时分配给低层特征的动态权重系数； 进一步地，通过自适应空间权重分配对不同层级的特征进行加权融合，公式表示为： ； 其中，为第层特征的空间权重，表示第层，为参与多尺度特征融合的中间层级索引,1≤≤n； S3、使用所述裂缝目标检测模型对预处理后的图像进行预测，并采用基于预测框与真实框顶点间最小点距离的损失函数进行边界框回归； S4、对步骤S3检测出的裂缝区域进行像素级分割，提取裂缝的亚像素级边缘轮廓；基于所述边缘轮廓计算裂缝的物理宽度信息。

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