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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于深度学习分类算法的结构损伤分级识别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：CN119478508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411531162.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习分类算法的结构损伤分级识别方法及系统是由王杰惠;张凤亮;李勇;龚贵清;马立平设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习分类算法的结构损伤分级识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习分类算法的结构损伤分级识别方法及系统，涉及结构健康监测技术领域，该结构损伤分级识别方法包括以下步骤：对一级数据集中的结构损伤图像数据进行预处理和增强，形成二级数据集；保留最佳质量的结构损伤图像作为三级数据集；将分类概率值最大的类别作为有损伤图像块的损伤类型；将无损伤图像块与标注的有损伤图像块进行拼接，获取最终识别结果。本发明基于深度学习分类算法实现多层级结构损伤识别功能，相比于传统的单层模型或其它现有的检测模型，其深度神经网络模型经过模块化设计具有逐步精细化检测识别的特征，具有可自动识别结构多种损伤类型、位置和程度的结构损伤自适应识别能力。

本发明授权基于深度学习分类算法的结构损伤分级识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习分类算法的结构损伤分级识别方法，其特征在于，该结构损伤分级识别方法包括以下步骤： S1、获取结构损伤图像数据集作为一级数据集，并对一级数据集中的结构损伤图像数据进行预处理和增强，形成二级数据集； S2、利用融合拉普拉斯变换算法的筛选技术对二级数据集进行初步筛选，并保留最佳质量的结构损伤图像作为三级数据集； S3、基于深度学习分类算法及三级数据集，构建一级识别模型和二级识别子模型；利用一级识别模型对三级数据集进行初步识别和分类，得到无损伤图像块及有损伤图像块，并将有损伤图像块输入至二级识别子模型进行二次识别和分类； S4、基于深层卷积神经网络对二次识别和分类的结果进行特征提取和分类，将分类概率值最大的类别作为有损伤图像块的损伤类型，并标注有损伤图像块；将无损伤图像块与标注的有损伤图像块进行拼接，获取最终识别结果； 其中，所述基于深度学习分类算法及三级数据集，构建一级识别模型和二级识别子模型；利用一级识别模型对三级数据集进行初步识别和分类，得到无损伤图像块及有损伤图像块，并将有损伤图像块输入至二级识别子模型进行二次识别和分类包括以下步骤： S31、选择ResNet‑50架构作为基础架构，将三级数据集分别标注为无损伤和有损伤，将最佳质量的结构损伤图像划分为若干图像块，并将每个图像块作为一级识别模型的输入； S32、利用ResNet‑50对输入的图像块进行逐层处理，提取高层次的结构特征； S34、利用全连接层输出二分类的概率值，并通过softmax激活函数将一级识别模型的输出转换为概率分布； S35、利用二分类加权交叉熵损失函数衡量一级识别模型的输出与真实标签的差异，并通过反向传播和梯度下降法更新一级识别模型的权重； S36、基于一级识别模型对三级数据集中的所有图像块进行二分类，筛选出无损伤图像块和有损伤图像块； S37、基于有损伤的图像块，构建若干并行的二级识别子模型，并通过每个二级识别子模型对不同类型的结构损伤分类为若干损伤等级。

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