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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种裂缝识别方法、装置、介质及设备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：CN115187539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202210789782.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种裂缝识别方法、装置、介质及设备是由周中;张俊杰;李守文;闫龙宾;郑熠迪;鄢海涛;龚琛杰设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种裂缝识别方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种裂缝识别方法、装置、介质及设备，方法包括：包括：步骤1，获取待识别的裂缝图像；步骤2，将所述待识别的裂缝图像输入裂缝语义分割网络进行裂缝识别，得到裂缝识别结果；裂缝语义分割网络包括依次连接的双分支特征提取模块、特征融合模块和解码模块；解决了基于卷积神经网络的裂缝分割方法中存在的全局特征难以提取、模型鲁棒性差的问题以及基于自注意力机制的裂缝分割方法中存在的数据依赖性和局部特征易丢失的问题。

本发明授权一种裂缝识别方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种裂缝识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取待识别的裂缝图像； 步骤2，将所述待识别的裂缝图像输入裂缝语义分割网络进行裂缝识别，得到裂缝识别结果； 所述裂缝语义分割网络包括依次连接的双分支特征提取模块、特征融合模块和解码模块，所述双分支特征提取模块包括SwinTransformer网络和逆残差网络； 所述SwinTransformer网络，用于提取预处理后的裂缝图像的深层特征层； 所述逆残差网络，用于提取所述预处理后的裂缝图像的浅层特征层； 其中，所述SwinTransformer网络的输出端和所述逆残差网络的输出端均与所述特征融合模块的输入端连接； 所述SwinTransformer网络包含四层，第一层由PatchPatition模块构成，第二层包括依次连接的线性映射模块和2个SwinTransformerBlock，第三层包括依次连接的PatchMerging模块和6个SwinTransformerBlock，第四层包括依次连接的PatchMerging模块和8个SwinTransformerBlock； 所述预处理后的裂缝图像输入所述SwinTransformer网络通过依次连接的第一层、第二层、第三层和第四层进行特征提取，在所述第三层之后输出得到第一深层特征层，在所述第四层之后输出得到第二深层特征层； 所述逆残差网络包含两层，每一层都包括3个逆残差模块，所述逆残差模块包括依次连接的标准卷积层、深度可分离卷积层和ECA注意力模块； 所述预处理后的裂缝图像输入所述逆残差网络通过依次连接的第一层和第二层进行特征提取，输出得到浅层特征层； 所述特征融合模块包括第一特征融合子模块和第二特征融合子模块； 所述第一特征融合子模块的输入端分别连接所述逆残差网络中第二层的输出端、所述SwinTransformer网络中第三层的输出端和所述SwinTransformer网络中第四层的输出端，依次对所述第一深层特征层、第二深层特征层和浅层特征层进行上采样和特征融合，输出得到初步融合的浅层特征层、初步融合的第一深层特征层和第二深层特征层； 所述第二特征融合子模块的输入端连接所述第一特征融合子模块的输出端，对所述初步融合的浅层特征层进行卷积处理，输出得到融合浅层特征层，对所述初步融合的第一深层特征层和第二深层特征层进行下采样和特征融合，输出得到融合深层特征层。

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