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发明专利
已授权
基于改进YOLOv5s的砖石建筑裂缝检测方法
📄 申请号:CN202310079245.7
📄 发布日:2026/07/20
著录项目信息
申请日
2023-02-03
公开号
CN117218521B
公开日
2025-11-07
申请人
闽江学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V20_10
IPC 分类号
G06V20_10
,
G06V10_25
,
G06V10_44
,
G06V10_52
,
G06N3_04
,
技术画像
所属领域
图像识别
图像识别
深度学习
目标检测
应用场景
建筑裂缝检测, 结构健康监测, 智慧城市, 工程质量检测, 智能巡检
AI 智能推荐
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摘要
本发明涉及一种基于改进YOLOv5s的砖石建筑裂缝检测方法。首先,在主干网络上使用SPD‑Conv,避免细小裂缝的细粒度特征丢失;其次,为了更好地融合不同尺度的特征信息,在网络模型Neck部分使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN),使模型能针对性地学习特征;然后,考虑到裂缝所在的位置复杂多变且干扰众多,在Neck部分的每个分支上嵌入Coordinate Attention注意力模块,帮助模型更准确定位裂缝位置;最后,为了进一步改善真实框与预测框不匹配问题,运用SIoU Loss损失函数,引入了真实框与预测框的角度概念,加快网络收敛。
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
基于深度学习的尿液有形成分检测方法
当前第 / 件
基于全局特征优化和形状特征感知聚合的车道线检测方法
同领域国内专利 · IPC: (G06V20_10)
G06V20_00
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覆盖
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📌 交易状态:
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未申报
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