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龍圖騰網恭喜廣西大學申請的專利一種基于輕量化卷積神經網絡的混凝土裂縫檢測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114782754B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210586062.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于輕量化卷積神經網絡的混凝土裂縫檢測方法及裝置是由許華杰;蘇國韶;鄭力文;梁金福;江浩;方麗瓊設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于輕量化卷積神經網絡的混凝土裂縫檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于輕量化卷積神經網絡的混凝土裂縫檢測方法及裝置。方法包括以下三個步驟：采集混凝土裂縫圖像并預處理，得到混凝土裂縫圖像數據集，用于后續的卷積神經檢測網絡的訓練；使用含有改進精簡模塊的混凝土裂縫檢測神經網絡并進行訓練，得到混凝土裂縫檢測模型；將待檢測的混凝土圖像先進行預處理后輸入到訓練好的混凝土裂縫檢測模型完成裂縫檢測任務。方法基于改進的ShuffleNetV2為輕量化基準網絡，增加了裂縫信息捕捉能力，有效地減少網絡參數，使得結構更加緊湊，有利于提高檢測速度，滿足工程部署應用的實時需求，同時也降低了對檢測硬件的配置需求。

本發明授權一種基于輕量化卷積神經網絡的混凝土裂縫檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于輕量化卷積神經網絡的混凝土裂縫檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：采集混凝土裂縫圖像并預處理，得到裂縫圖像數據集；對各類混凝土圖像進行采樣，先將混凝土圖像轉化為灰度圖像后，再將圖像進行二值化，完成圖像預處理；將處理好的圖像構成的數據集劃分為訓練集和測試集，用于后續裂縫檢測神經網絡訓練；步驟S2：使用裂縫圖像數據集對含有改進精簡模塊的混凝土裂縫檢測神經網絡進行訓練，得到混凝土裂縫檢測模型；混凝土裂縫檢測神經網絡含有特征提取和分類兩個部分，特征提取部分使用改進的ShuffleNetV2網絡結構，由1個卷積層、1個最大池化層、三個改進精簡模塊Block及1個卷積層構成；分類器部分由1個全局平均池化層和1個全連接層及Softmax激活函數構成；其中，三個改進的精簡模塊里面包含了改進的降采樣單元以及改進的基礎單元；所述改進的降采樣單元可以將特征圖分為兩個部分：經過主分支的特征圖和經過旁支的特征圖；其中，經過主分支的特征圖依次經過1*1卷積層、BN層、非線性激活函數ReLU、卷積步長為2的卷積濾波器大小為11*11的DW卷積層、BN層后與通過旁支的特征圖依次經過1*1卷積層、BN層、非線性激活函數ReLU、卷積步長為2的卷積濾波器大小為3*3的DW卷積層、BN層后的輸出進行通道拼接輸出特征圖，將拼接的特征圖通過通道混洗得到輸出特征圖；所述改進的基礎單元可以將特征圖分為兩個部分：經過主分支的特征圖和經過旁支的特征圖；其中，經過主分支的特征圖依次經過1*1卷積層、BN層、非線性激活函數ReLU、卷積濾波器大小為11*11的DW卷積層、BN層后與通過旁支的特征圖進行通道拼接輸出特征圖，將拼接的特征圖通過通道混洗得到輸出特征圖；將步驟S1的訓練數據集輸入到裂縫檢測神經網絡，即輸入圖像數據依次經過1個卷積層、1個最大池化層、三個改進精簡模塊Block及1個卷積層；然后經過分類器部分，即從特征提取部分得到的數據依次經過1個全局平均池化層和1個全連接層及Softmax層；該混凝土裂縫檢測神經網絡采用SGD算法，損失函數采用交叉熵損失函數進行訓練，直到該網絡的誤差降到最低完成收斂，獲得混凝土裂縫檢測模型；步驟S3：使用混凝土裂縫檢測模型，對待檢測混凝土圖像進行檢測；將待測的混凝土圖像進行如步驟S1的預處理后，輸入到步驟S2獲得的混凝土裂縫檢測模型，輸出裂縫檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣西大學，其通訊地址為：530004 廣西壯族自治區南寧市西鄉塘區大學東路100號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。