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龙图腾网获悉智慧城市(合肥)标准化研究院有限公司申请的专利基于深度学习的无人机建筑物外墙裂缝自适应分割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：CN121504960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610047943.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于深度学习的无人机建筑物外墙裂缝自适应分割方法是由马蓉;万碧玉;王涛;李林沛设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无人机建筑物外墙裂缝自适应分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，本发明公开了基于深度学习的无人机建筑物外墙裂缝自适应分割方法，包括在无人机沿建筑物外立面飞行过程中采集外墙图像，并同步获取与外墙图像对应的空间参考信息；基于空间参考信息，为外墙图像建立与建筑外立面对应的空间参考关系；对外墙图像执行基础图像校正处理，同时根据外墙表面材质和纹理特征差异，对外墙图像对比度和噪声抑制参数进行自适应调整；根据调整后的外墙图像执行裂缝分析的深度特征编码，在编码过程中，通过对裂缝细长形态、方向一致性和跨区域连续特性的自适应建模，形成包含裂缝结构先验信息的裂缝结构感知特征；实现了高精度、连续性好、可空间定位的外墙裂缝自动分割和检测。

本发明授权基于深度学习的无人机建筑物外墙裂缝自适应分割方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的无人机建筑物外墙裂缝自适应分割方法，其特征在于，包括： S1、在无人机沿建筑物外立面飞行过程中采集外墙图像，并同步获取与外墙图像对应的空间参考信息；基于空间参考信息，为外墙图像建立与建筑外立面对应的空间参考关系； S2、对外墙图像执行基础图像校正处理，同时根据外墙表面材质和纹理特征差异，对外墙图像对比度和噪声抑制参数进行自适应调整； S3、根据调整后的外墙图像执行裂缝分析的深度特征编码，在编码过程中，通过对裂缝细长形态、方向一致性和跨区域连续特性的自适应建模，形成包含裂缝结构先验信息的裂缝结构感知特征； 所述执行裂缝分析的深度特征编码的方法包括： 将调整后的外墙图像输入至预先训练完成的深度特征编码网络中，对外墙图像执行裂缝分析的深度特征编码处理；深度特征编码网络的训练过程基于预先构建的外墙裂缝图像训练样本集进行，训练样本集包括外墙图像样本集以及与外墙图像样本集对应的裂缝标注信息；深度特征编码网络为卷积神经网络模型、图神经网络模型或自编码模型中的任意一种； 在训练过程中，将训练样本集中的外墙图像样本集输入至深度特征编码网络中，通过对外墙图像执行卷积运算、非线性激活和下采样操作，对输入的外墙图像样本集进行逐层特征提取，输出对应的裂缝信息特征； 将裂缝信息特征与裂缝标注信息进行比对，构建用于衡量预测结果与真实标注一致程度的损失函数，基于损失函数对网络参数进行优化，通过反向传播算法计算损失函数相对于网络参数的梯度，并采用梯度下降算法对网络参数进行迭代更新； 当进行训练迭代过程中，损失函数的变化幅度小于预设变化幅度阈值时，判定深度特征编码网络达到收敛状态，停止对网络参数的更新；通过训练完成后的深度特征编码网络对调整后的外墙图像执行深度特征编码，得到用于表征外墙裂缝结构的裂缝信息特征； 所述裂缝结构感知特征的形成方法包括： 基于裂缝信息特征在深度特征编码网络中不同网络层级对应的多尺度特征表示，对外墙图像中各像素位置的特征响应进行分析，获取反映裂缝在不同空间尺度下结构变化特征的多尺度裂缝特征； 引入裂缝结构一致性响应函数，刻画多尺度裂缝特征中与裂缝细长形态相关的梯度累积特性，得到表征裂缝细长形态特征的结构一致性响应强度；基于结构一致性响应强度，提取像素位置处裂缝信息特征的主方向信息； 构建方向连续性约束函数，将像素位置处裂缝信息特征的主方向与像素邻域区域范围内裂缝信息特征的主方向进行对比，构建表征裂缝方向连续特性的方向一致性约束； 将结构一致性响应强度与方向一致性约束进行融合，生成表征像素位置处裂缝结构匹配程度的裂缝结构感知强度，从而形成包含裂缝结构先验信息的裂缝结构感知特征； S4、基于裂缝结构感知特征，分析外墙图像中裂缝结构响应与非裂缝结构响应的分布特性，根据分布特性动态生成与外墙图像相匹配的分割判定阈域参数； S5、在分割判定阈域参数的约束下，对裂缝结构感知特征执行分割处理，得到外墙裂缝的分割图；结合空间参考关系，实现裂缝区域在建筑外立面上的定位与尺度表达，并生成对应的裂缝检测报告。

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