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龙图腾网恭喜常州工学院申请的专利一种基于深度学习的地下管道裂缝检测装置及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：CN115096892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210598987.6，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种基于深度学习的地下管道裂缝检测装置及识别方法是由王晨;左繁宇;孙余杰;陆佳鹏;华国栋;吴峰;吴泉英;孙文卿设计研发完成，并于2022-05-30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地下管道裂缝检测装置及识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地下管道施工行业中的检测领域，特别涉及一种基于深度学习的地下管道裂缝检测装置及识别方法；包括主轴1、步进电机2、滚珠丝杠3、弹簧支撑曲柄4和履带轮5，所述步进电机2安装在主轴1的一端，步进电机2的输出端通过滚珠丝杠3与弹簧支撑曲柄4连接，所述弹簧支撑曲柄4上安装有履带轮5，所述主轴1上还安装有传感器模组6，履带轮5内内置有电池组；可有效降低了对管道检测的人工成本，为电力和通信提供安全的传输环境；通过深度学习算法对管道裂缝进行识别，作为判断管道裂缝的手段，有效降低了人工误判、漏判的概率，大大提高了检测效率。

本发明授权一种基于深度学习的地下管道裂缝检测装置及识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的地下管道裂缝检测装置的识别方法，其特征在于，检测装置包括主轴1、步进电机2、滚珠丝杠3、弹簧支撑曲柄4和履带轮5，所述步进电机2安装在主轴1的一端，步进电机2的输出端通过滚珠丝杠3与弹簧支撑曲柄4连接，所述弹簧支撑曲柄4上安装有履带轮5，所述主轴1上还安装有传感器模组6，履带轮5内内置有电池组；所述传感器模组6还包括IMU模组、摄像头模组7，AI摄像头8、双目摄像头和MCU核心控制板，AI摄像头用于视觉AI感知，双目摄像头用于3D成像和深度信息采集，IMU模组用于运动角度及加速度的检测，MCU核心板用于视频算法及逻辑处理；检测装置的MCU核心控制板实现裂缝的识别，识别方法的构建如下：步骤1，创建视频流输入，通过Opencv提供的VideoCapture函数从AI摄像头读取视频流；步骤2，加载检测模型，将已经训练好的裂缝关键点标记模型加载进MCU，检测模型搭建的具体步骤如下：1将输入的图片转换成Tensor格式，以HyperNet作为backbone，获取特征图；2轻量化网络实现候选区域生成，定义损失函数，计算分类损失和边界框回归损失并保存，损失函数如下： pi表示第i个anchor预测为真实标签的概率； 当为正样本时为1，当为负样本时为0；ti表示预测第i个anchor的边界框回归参数； 表示第i个anchor对应的GTBox；Ncls表示一个mini-batch中的所有样本数量；Nreg表示anchor位置的个数；3接入全连接层完成最后的分类与回归；步骤3，对每一帧进行评分预测以获取标签和坐标；步骤4，在检测到的对象上绘制预测框；步骤5，将处理后的帧写入输出视频流；步骤6，当检测到存在预测框时，小车停止前行，并将数据传输到人机交互PAD，由人工进行二次确认。

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