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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于深度学习的船体外板裂缝识别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：CN119888171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411893937.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于深度学习的船体外板裂缝识别方法是由张可;柴毅;李新平;黄蕊;张家喜;张晓康;高铮棋;覃炜龙;张鑫宇设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的船体外板裂缝识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及船体检测技术领域，特别涉及一种基于深度学习的船体外板裂缝识别方法。所述方法包括：获取船体外板的实际图像数据；通过基于CNN的识别定位模型，标记有裂缝图像数据；根据裂缝尺寸划分为明显裂缝图像数据和不明显裂缝图像数据；对于明显裂缝图像数据，进行风险预警；对于不明显裂缝图像数据，输入到跟踪识别模型，判断其裂缝变化；若裂缝变化大于变化阈值，进行风险预警；若裂缝变化小于变化阈值，判断其是否有裂缝汇聚风险，有汇聚风险时，进行风险预警。对于人类肉眼无法直接观测到的船体外板有自动的裂缝识别方法，本发明针对不同的船体外板裂缝有不同的处理方法，可以节省大量的人力物力。

本发明授权一种基于深度学习的船体外板裂缝识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的船体外板裂缝识别方法，其特征在于，具体方法如下： 获取船体外板的实际图像数据； 通过基于CNN的识别定位模型，标记有裂缝图像数据； 对于有裂缝图像数据，计算其裂缝尺寸，根据裂缝尺寸划分为明显裂缝图像数据和不明显裂缝图像数据； 对于明显裂缝图像数据，进行风险预警； 对于不明显裂缝图像数据，输入到跟踪识别模型，判断其裂缝变化； 若裂缝变化大于变化阈值，进行风险预警； 若裂缝变化小于变化阈值，判断其是否有裂缝汇聚风险，有汇聚风险时，进行风险预警； 对于不明显裂缝图像数据，判断其裂缝变化，具体方法如下： 将裂缝经过边缘检测处理后拟合成曲线； 计算裂缝的长度变化幅度，计算公式如下： 式中，原始裂缝长度为l，时间变化后裂缝长度为l'； 计算裂缝的高度变化幅度，计算公式如下： 式中，始裂缝高度为h，时间变化后裂缝高度为h'； 裂缝在长时间变化下总体幅度为： δ＝θ·ml+1-θnl 式中，θ为变化幅度参数，根据裂缝自身性质和周边环境确定。

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