发明专利已授权

基于深度学习的建筑物裂缝检测方法、系统及设备

📄 申请号：CN202311293764.X 📄 发布日：2026/06/30

著录项目信息

申请日

2023-10-08

公开号

CN117252848B

公开日

2026-01-09

申请人

江苏理工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

裂缝检测深度学习计算机视觉图像语义分割裂缝检测

应用场景

建筑安全检测, 结构健康监测, 工程质检, 智慧城市, 基础设施维护

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摘要

基于深度学习的建筑物裂缝检测方法、系统及设备，属于图像处理和目标检测技术领域。本发明为了解决现有的裂缝检测方法存在精度不高且检测速度慢的问题，本发明首先采集建筑物裂缝图像，然后利用轻量化的裂缝检测网络模型对采集建筑物裂缝图像进行建筑物裂缝检测，输入层先经过一个3×3的卷积块，再接入一个最大值层对输入的图像进行下采样，获得下采样后的特征图像；然后针对获得下采样后的特征图像，再使用三组ShuffleNetV2网络提取网络特征，然后通过特征聚合网络进行特征聚合，最后通过预测网络三个并行的预测分支共同处理，检测不同尺寸大小的裂缝。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种夜间图像质量评价方法

当前第 / 件

基于火焰抖动特征的火灾抗干扰检测方法和装置

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：64 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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