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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于改进Mask R-CNN模型的混凝土表面裂缝智能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：CN117011518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202311014510.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于改进Mask R-CNN模型的混凝土表面裂缝智能检测方法是由陈华鹏;毛逸雯;朱德伟;叶玲;胡伟成;肖林发;聂彪;黄晓辉设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Mask R-CNN模型的混凝土表面裂缝智能检测方法在说明书摘要公布了：一种基于改进MaskR‑CNN模型的混凝土表面裂缝智能检测方法。所述方法包括以下步骤1通过采集实际的混凝土图像来获取裂缝数据集2对获取的裂缝数据进行数据增强操作3对所有的裂缝数据进行逐像素标注并打上标签4将标注好的数据集分为训练集和测试集5构建网络模型6将划分好的数据集输入到构建好的模型中进行训练。本发明在原始MaskR‑CNN网络模型的基础上，通过级联多个不同的阈值检测器、采用ConvNext网络进行特征提取和引入新的评分策略三种方式来有效解决现有算法对混凝土表面裂缝检测中存在的检测精度低，掩码的分割质量不高，定位不准确，一条裂缝误识别为多条裂缝的问题。

本发明授权一种基于改进Mask R-CNN模型的混凝土表面裂缝智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进MaskR-CNN模型的混凝土表面裂缝智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1通过采集实际的混凝土图像来获取裂缝数据集，数据集包含混凝土路面、轨道板、建筑、桥梁结构表面出现的裂缝数据； 2对获取的裂缝数据进行数据增强操作； 3对所有的裂缝数据进行逐像素标注并打上标签； 4将标注好的数据集分为训练集和测试集； 5构建网络模型，所述网络模型由特征提取网络、区域候选网络、分类回归网络和掩码网络构成；网络结构在原始MaskR-CNN网络结构的基础上串联多个阈值检测器，前两个检测器由分类网络和回归网络构成，第三个检测器由分类网络、回归网络和掩码网络构成，在模型第三个阈值检测器的掩码网络基础上，增加一个衡量mask质量的掩膜分支，模型的特征提取网络部分采用ConvNext网络，其卷积核采用7X7大小，激活函数为GELU，特征提取网络模块的通道数由256、64、256替换成96、384、96；模型级联了三层检测器，检测器的阈值设置为0.5、0.6和0.7； 6将划分好的数据集输入到构建好的模型中进行训练，选择优化器类型，设置学习率、批处理的个数、数据集的训练轮数、动量设置、权重衰减系数等超参数的大小； 7将测试数据集输入到训练好的网络模型中，得出模型检测的准确率、裂缝图像的检测以及分割结果。

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