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龍圖騰網恭喜浙江省交通運輸科學研究院申請的專利一種基于深度學習的表觀裂縫數據集構建與寬度提取方法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：CN118864477B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411354364.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于深度學習的表觀裂縫數據集構建與寬度提取方法是由章偉康;王皓正;童俊豪;翟俊蒞;袁崠洋;王強;胡皓;田浩設計研發完成，并于2024-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的表觀裂縫數據集構建與寬度提取方法在說明書摘要公布了：本申請提供了一種基于深度學習的表觀裂縫數據集構建與寬度提取方法。所述方法基于裂縫一分為二的思路將真實裂縫進行拆分，有效解決了裂縫制造的難題，提高了裂縫制造的效率，同時保持了較高的裂縫還原度；所述方法依托一種機器視覺表觀裂縫制造、拼接裝置，解決了裂縫寬度、角度控制的難題，采用控制變量法較為高效、準確地獲得多組裂縫圖像數據，提高了裂縫數據集構建效率；所述方法提出了添加裂縫干擾因素的方案及干擾因素制作方法，擴充了裂縫數據集，并可有效增強裂縫寬度提取總模型的抗干擾能力；所述方法采用多種深度學習分類算法模型，利用多模型分類值降噪后的權重均值作為裂縫寬度，降低誤差率，提高魯棒性。

本發明授權一種基于深度學習的表觀裂縫數據集構建與寬度提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的表觀裂縫數據集構建與寬度提取方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：拍攝裂縫高清灰度圖，提取圖像中裂縫相對坐標，依次連接相對坐標還原裂縫邊緣走向線，拉伸走向線構造裂縫開裂面并構造裂縫開裂互補面；步驟2：根據生成的三維裂縫開裂面與裂縫開裂互補面，分別制作上片、下片裂縫形態底膜后，通過制模容器澆筑上片、下片裂縫模板；步驟3：確保兩模板裂縫處于相對位置，確定所需要的裂縫寬度及裂縫角度后，使上片、下片裂縫模板相向移動，合并形成裂縫；步驟4：將裂縫采集系統與裂縫距離設定在工作距離范圍內，并以固定間距選取多個工作距離進行采集，采用控制變量法采集多組裂縫圖像數據；步驟5：將裂縫圖像歸類并對圖像進行數據增強，從而構建出裂縫寬度數據集，根據測試集準確率，分別賦予不同模型不同權重，形成裂縫寬度提取算法匯總模型；步驟6：將實際工程拍攝的裂縫圖像輸入裂縫寬度提取算法匯總模型中，分別利用多個裂縫寬度分類算法模型，獲得裂縫對應類別寬度，計算權重均值，即為最終提取的裂縫寬度。

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浙江省交通運輸科學研究院，其通訊地址為：310023 浙江省杭州市西湖區大龍駒塢705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”。