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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种隧道裂缝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：CN118230060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202410446502.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种隧道裂缝检测方法及系统是由李威;范金川;徐国文;舒岳衡;吴晓;张川;何政树设计研发完成，并于2024-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道裂缝检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种隧道裂缝检测方法及系统，该方法在语义分割模型中引入多头检测结构，将多个层级骨干网络的特征与不同分割头相连接；其中，多头检测结构能在骨干网络中建立多个分支，每个分支与骨干的不同层级相连接。本发明解决了现有技术存在的精度较低等问题。

本发明授权一种隧道裂缝检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种隧道裂缝检测方法，其特征在于，在语义分割模型中引入多头检测结构，将多个层级骨干网络的特征与不同分割头相连接；其中，多头检测结构能在骨干网络中建立多个分支，每个分支与骨干的不同层级相连接；针对多个分割头的特征图，在不同分割头的输出上增加通道注意力机制和空间注意力机制；包括以下步骤：S1，图像采集：采集隧道衬砌表面图像，对原始图像进行标注，将原始图像划分为不同的像素类别；其中，像素类别包括背景和裂缝；S2，训练：构建隧道裂缝检测模型，并利用原始图像数据训练隧道裂缝检测模型；步骤S2包括以下步骤：S21，环境准备：准备隧道裂缝检测模型的运行环境；S22，预训练模型权重文件下载：下载预训练模型权重文件，预训练模型指通过数据集事先训练好的模型；S23，数据集准备：准备用于隧道裂缝检测模型训练的裂缝数据集；S24，优化器及学习率设置：设置优化器及学习率；S25，损失函数设置：设置损失函数；S26，训练设置：设置训练参数；S27，特征提取和图像分割：利用预训练权重文件、原始图像数据训练隧道裂缝检测模型，进行原始图像的特征提取和图像分割；S28，裂缝识别和定位：基于隧道裂缝检测模型的骨干网络不同融合层输出的不同特征图，实现对裂缝的识别和定位；步骤S2中，构建的隧道裂缝检测模型的结构包括骨干网络、CBAM注意力头、加和运算模块、n个分割头；其中，n表示分割头的总数，n≥2且n为整数；骨干网络包括下采样层，下采样层的输出端连接两个相互并联的分支：分别记为第一分支、第二分支；第一分支包括n个轻量级特征提取块，第二分支包括n个融合模块；分割头、轻量级特征提取块、融合模块均依照与下采样层的距离由近及远从1～n进行编号；每个融合模块包括conv+BN层A、conv+BN层B、sigmod激活层、Up层、卷积运算模块；conv+BN层B、sigmod激活层、Up层依次串联，conv+BN层A与Up层分别与卷积运算模块的输入端连接，第1个融合模块的conv+BN层A与采样层的输出端连接，第i个融合模块的conv+BN层B与第i个轻量级特征提取块的输出端连接；其中，i表示分割头、轻量级特征提取块或融合模块的编号，1≤i≤n且1为整数；第n个融合模块的卷积运算模块的输出端与第n个分割头的输入端连接；n个分割头的输出端分别与加和运算模块的输入端连接，加和运算模块的的输出端与CBAM注意力头的输入端连接。

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