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龙图腾网获悉江西通慧科技集团股份有限公司;广东工业大学申请的专利基于图像处理的裂缝识别方法及系统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：CN121190932B 。

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：202511735933.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于图像处理的裂缝识别方法及系统是由张华;吕伟;谢天长;张金美;林郭敏;陶斌斌设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的裂缝识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图像处理的裂缝识别方法及系统，该方法包括：对各图像数据进行图像预处理得到预处理图像；利用跳跃连接和深度可分离卷积算法构建特征结构，基于各预处理图像对第一识别模型与特征结构进行融合得到识别优化模型；将各预处理图像输入至第二识别模型中进行模型训练得到识别改进模型；将识别优化模型和识别改进模型进行模型融合得到裂缝识别模型；利用预设的图像采集设备实时采集待处理图像，并利用裂缝识别模型对待处理图像进行图像处理，以识别出待处理图像的裂缝信息。本发明通过融合识别优化模型与识别改进模型，并引入多尺度卷积注意力机制，有效提升裂缝特征的提取与判别能力。

本发明授权基于图像处理的裂缝识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的裂缝识别方法，其特征在于，包括： 获取若干图像数据，并对各所述图像数据进行图像预处理，以得到对应的预处理图像； 构建第一识别模型，并利用跳跃连接和深度可分离卷积算法构建特征结构，基于各所述预处理图像对所述第一识别模型与所述特征结构进行融合，以得到识别优化模型； 构建第二识别模型，并将各所述预处理图像输入至所述第二识别模型中进行模型训练，根据模型训练过程中各任务损失的变化动态调整权重，以形成识别改进模型； 将所述识别优化模型和所述识别改进模型进行模型融合，并在模型融合过程中引入多尺度卷积注意力机制，以得到裂缝识别模型； 利用预设的图像采集设备实时采集待处理图像，并利用所述裂缝识别模型对所述待处理图像进行图像处理，以识别出所述待处理图像的裂缝信息； 其中，利用跳跃连接和深度可分离卷积算法构建特征结构，基于各所述预处理图像对所述第一识别模型与所述特征结构进行融合，以得到识别优化模型的步骤包括： 采用跳跃连接和深度可分离卷积算法构建特征结构，并利用架构搜索算法对所述特征结构进行优化，以得到特征优化结构； 将各所述预处理图像输入至所述第一识别模型中，以产生不同尺寸的低级特征，并将所述不同尺寸的低级特征进行融合，在融合过程中加入所述特征优化结构，以得到识别优化模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西通慧科技集团股份有限公司;广东工业大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市南昌经济技术开发区瑞香路900号唐人科技产业园项目1#厂房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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