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龙图腾网获悉江西省交投养护科技集团有限公司;江西省交通运输科学研究院有限公司申请的专利一种基于图像识别的隧道裂纹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：CN121415265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512017662.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于图像识别的隧道裂纹检测方法是由孙洋;吴江鹏;荣耀;熊扶阳设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的隧道裂纹检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的隧道裂纹检测方法，涉及土木工程结构健康监测与运维检测技术领域，本发明通过方向自适应去模糊处理，能够显著提升运动模糊状态下裂纹边缘的完整性，使细长裂纹在动态采集条件下仍保持清晰的形态特征，避免因模糊导致的裂纹断裂或漏检问题；引入光照不变性特征增强机制有效克服了隧道内光照不均的干扰，通过在特征层面动态平衡亮度差异，使得阴影区域和过曝区域的裂纹细节得以充分保留，增强裂纹与背景的对比度，降低复杂光照条件下的误检率；采用协同设计，保障系统的实用性与鲁棒性，质量门控机制自动过滤低质量输入，避免无效处理。

本发明授权一种基于图像识别的隧道裂纹检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的隧道裂纹检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取在隧道正常通行条件下由移动采集系统获得的衬砌表面原始图像； 步骤S2，对所述原始图像进行方向自适应去模糊处理，得到去模糊图像； 所述方向自适应去模糊处理由可变形卷积网络实现，所述可变形卷积网络通过学习得到的采样偏移与权重对局部特征进行方向选择性复原； 所述可变形卷积网络包括模糊核估计子网络与复原子网络； 所述模糊核估计子网络执行点扩散函数预测以引导非盲复原，且在多尺度上对复原结果进行融合； 所述执行点扩散函数预测的流程如下： 步骤C1，在模糊核估计子网络对观测图像提取的局部特征上，先得到未归一化核，再以可微归一化得到离散PSF： ， 其中，表示离散点扩散函数，表示未归一化核，为在行列索引处的分量，为核网格索引，为核尺寸，为非负化函数，为在核网格上的求和，为单位和归一化算子，为以参数表征的PSF预测网络映射，为含模糊观测图像； 步骤C2，为限制非物理形状与噪声振铃，同时结合局部主运动方向，引入复合正则： ， 其中，为核正则项，为三个权重系数，为核在二维离散网格上的梯度场，为范数，为在索引处的分量，为自然对数，为以核权重加权的二阶矩矩阵，为对应最大特征值的单位特征向量，为由可变形偏移聚合得到的局部主运动方向单位向量； 二阶矩矩阵在像素坐标上定义为： ， 其中，为核网格坐标，、为加权中心坐标； 步骤C3，将预测得到的PSF同步输入复原子网络，并以数据一致性与重建误差共同驱动两子网络端到端训练： ， 其中，为PSF预测网络参数，为复原子网络参数，为三项损失的加权系数，为复原子网络从观测-核对到清晰图像的映射，为清晰参考图像，为离散卷积算子，为范数； 步骤C4，在高斯或拉普拉斯金字塔上重复前述三步，于各尺度产生核与中间复原结果，并以可学习权重进行跨尺度融合，在早期训练阶段附加轻量的归一化偏差惩罚与边缘裁剪； 步骤S3，对所述去模糊图像进行光照不变性特征增强，得到增强图像； 步骤S4，将所述增强图像输入裂纹分割模型以获得裂纹分割结果； 步骤S5，基于所述裂纹分割结果进行裂纹参数量化，输出裂缝长度、宽度与类型。

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