四川吉利学院王小芳获国家专利权
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龙图腾网获悉四川吉利学院申请的专利一种基于AAMC-Net的图像裂缝分割检测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：CN116342584B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310539567.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AAMC-Net的图像裂缝分割检测方法及系统是由王小芳;刘承芳;周亮;王朋;肖鹏宇设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于AAMC-Net的图像裂缝分割检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AAMC‑Net的图像裂缝分割检测方法及其系统，涉及裂缝检测技术领域，本发明利用融合模糊聚类的蚁群边缘检测算子对图像进行边缘提取，利用CBAM混合域注意力机制强化裂缝图像特征，并对二者进行特征融合；使用编码器进行特征提取，编码器包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、第三特征提取模块、第四特征提取模块、CBAM模块和双尺度空洞卷积模块。本发明对图像利用融合模糊聚类的蚁群边缘检测算子对裂缝图像进行边缘提取，利用CBAM混合域注意力机制对裂缝图像进行特征强化，并对二者进行特征融合，能够增强特征图像全局纹理、局部纹理和裂缝边缘细节信息；使用的双尺度空洞卷积对不同尺寸裂缝进行感知，能够提高裂缝识别的准确度。
本发明授权一种基于AAMC-Net的图像裂缝分割检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AAMC-Net的图像裂缝分割检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 图像预处理，利用融合模糊聚类的蚁群边缘检测算子对裂缝图像进行边缘提取得到边缘特征图；利用CBAM混合域注意力机制进行裂缝图像特征强化，将强化后的特征图与边缘特征图进行融合； 使用编码器进行特征提取，编码器基于VGG_L网络，包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、第三特征提取模块、第四特征提取模块、CBAM模块和双尺度空洞卷积模块； 对提取的特征进行解码，解码器包括第一反卷积模块、第二反卷积模块、第三反卷积模块、第四反卷积模块和第五反卷积模块，其中，第二反卷积模块至第五反卷积模块的输入特征包含来自编码器中对应层级的跳层连接特征； 对解码后的特征进行降维操作，得到分割结果。
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