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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于无人机的高精度实时裂缝检测方法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：CN114841923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210370443.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于无人机的高精度实时裂缝检测方法是由孟诗乔;周颖;高致远设计研发完成，并于2022-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的高精度实时裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于建筑物损伤检测领域，具体涉及一种基于无人机的高精度实时裂缝检测方法。使用轻量级裂缝分类算法和轻量级裂缝分割算法检测提取出相机采集的图像中的裂缝位置信息，使用裂缝位置信息提取算法通过双目相机或雷达采集的数据结合图像中裂缝的位置信息计算出裂缝与无人机的相对位置信息，通过裂缝信息辅助的无人机飞行控制算法使无人机平稳飞行至裂缝表面附近，使用高精度裂缝分割算法和裂缝几何信息提取算法实现高精度的裂缝几何信息提取。由于相机拍摄时相机与裂缝之间的距离较小，因此实现更高精度且实时的自动化裂缝检测。本发明所提出的方法可以实时提供裂缝检测的分析结果，并大幅度提升裂缝几何信息提取的精度。

本发明授权一种基于无人机的高精度实时裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的高精度实时裂缝检测方法，所述无人机上搭载有单目或双目相机、惯性测量单元IMU、机载电脑和机载雷达，其特征在于，包括以下步骤：S1：设单目相机或双目相机图像的采样间隔为t；从单目相机或双目相机获取目标当前时刻T的一帧图像；提供给S2；S2：若上一帧不是关键帧，则将图像降采样后输入到S3中；若上一帧是关键帧，则将图像输入到S8中；所述关键帧表示利用轻量级裂缝分割算法结合双目相机的深度图计算出裂缝与无人机相对位置关系，且两者之间的距离小于预设阈值,并满足无人机稳定在该区域达到预设帧数条件的视频帧；S3：利用轻量级裂缝分类算法，判断图像中是否存在裂缝，若图像中存在裂缝，则将图像输入到S4中，否则转至S7；所述轻量级裂缝分类算法利用卷积神经网络算法，并通过在神经网络中加入通道洗牌、逐点分组卷积和深度可分离卷积实现计算量的大幅降低，从而实现实时的裂缝检测;S4：利用轻量级裂缝分割算法，识别图像中裂缝的几何边缘；提供给S5和S6；所述轻量级裂缝分割算法的输入为降采样后的由单目或双目相机采集的原始图像，输出结果为一张二值化的图像，用以表示图像中裂缝所在的区域;所述轻量级裂缝分割算法利用卷积神经网络算法，具有一个细节分支和一个语义分支，其中细节分支具有较多的通道数和较少的网络层数，用于捕获低层细节并生成高分辨率的特征图，语义分支具有较少的通道数和较多的网络层数，获取高层次语义信息;此外，在细节分支和语义分支后具有一个特征融合算法以融合两个分支的特征图;通过这种方式建立的轻量化裂缝检测模型可以在保证精度的情况下实现高速的裂缝几何边缘提取，从而结合裂缝位置信息计算算法为裂缝信息辅助的无人机飞行控制算法实时地提供裂缝位置信息;S5：利用双目相机或雷达获得目标深度图，并输入到裂缝位置信息计算算法中，得到裂缝的位置信息；所述的裂缝位置信息计算算法的输入为双目相机的双目图像或雷达的点云数据以及轻量级裂缝分割算法的识别结果；通过双目立体匹配算法计算得到深度图并与原始图像进行图像匹配，结合轻量级裂缝分割算法的识别结果可以计算出裂缝与无人机在世界坐标系下的相对位置关系；此外，也可以通过雷达获得的点云数据与原始图像进行匹配，并结合轻量级裂缝分割算法的识别结果计算出裂缝与无人机在世界坐标系下的相对位置关系;S6：将裂缝的几何边缘和裂缝的位置信息输入到裂缝信息辅助的无人机飞行控制算法中，控制无人机进行移动；若无人机平稳飞行至目的地，则将这一帧设置为关键帧并转至S7，否则直接转至S7；所述的裂缝信息辅助的无人机飞行控制算法的输入为每一时刻裂缝和无人机的相对位置信息;通过限制无人机的最大飞行速度并在每两个关键帧之间结合IMU传感器的数据和无人机与裂缝的相对位置信息对预期移动目标位置进行修正;可以使无人机平稳移动至裂缝位置附近;S7：结束当前帧的处理，并转至S1处理下一时刻T+t的新图像；S8：通过轻量级裂缝分割算法，识别图像中裂缝的几何边缘，获得裂缝所在子区域的位置信息；S9：将S1中的原始图像输入到高精度裂缝分割算法中，得到高精度的裂缝几何边缘信息；所述的高精度裂缝分割算法分为三个步骤，如下：S9.1前处理算法：将相机拍摄的原始图像分割成固定大小的图像块；S9.2结合轻量级裂缝分割算法识别出的像素级的裂缝区域，将含有裂缝的图像块输入到高精度裂缝几何边缘检测算法中，算法输出的结果为具有更精细裂缝几何边缘的识别结果；S9.3后处理算法：将图像块拼接还原为原始图像大小，并通过形态学处理算法去除识别结果中的异常点，最终得到高精度的裂缝识别结果；S10：通过双目相机或雷达计算出深度图，并输入到裂缝位置信息计算算法中，得到裂缝位置信息；S11：将高精度的裂缝几何边缘信息和裂缝位置信息输入到裂缝几何信息提取算法中，得到裂缝的几何信息；此处的裂缝检测流程完成，无人机根据预先设定的航线移动到下一个待检测区域，并重复进行上述流程。

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