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龍圖騰網獲悉華僑大學;魯班源集團有限公司;順達安科技集團有限公司;廈門五卓未來科技有限公司申請的專利混凝土橋梁泛堿缺陷檢測方法和裝置、系統、存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120235884B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510726655.5，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權混凝土橋梁泛堿缺陷檢測方法和裝置、系統、存儲介質是由周林;陳翹;白春楊;吳志純;柯毅東;白釗龍;王成;林曉榮設計研發完成，并于2025-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本混凝土橋梁泛堿缺陷檢測方法和裝置、系統、存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開一種混凝土橋梁泛堿缺陷檢測方法和裝置、系統、存儲介質，屬于橋梁缺陷檢測技術領域，包括：將混凝土橋梁泛堿圖像劃分為訓練集和測試集；根據訓練集訓練ADSN?YOLO11模型；對訓練好的ADSN?YOLO11模型進行結構化剪枝，對結構化剪枝后的模型進行精度微調訓練，得到ADSN?YOLO11_Pruned模型；對ADSN?YOLO11_Pruned模型進行模型格式轉換；將模型格式轉換后的ADSN?YOLO11_Pruned模型部署到RKNN硬件平臺上，對測試集進行多線程實時檢測，當檢測到混凝土橋梁泛堿時，標示缺陷位置并顯示檢測置信度。采用本發明的技術方案，實現橋梁泛堿缺陷的快速、準確檢測。

本發明授權混凝土橋梁泛堿缺陷檢測方法和裝置、系統、存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種混凝土橋梁泛堿缺陷檢測方法，其特征在于，包括： 步驟S1、對獲取的混凝土橋梁泛堿圖像進行預處理； 步驟S2、將預處理后的混凝土橋梁泛堿圖像劃分為訓練集和測試集； 步驟S3、根據訓練集訓練ADSN-YOLO11模型；其中，ADSN-YOLO11模型中，將YOLO11模型的卷積塊替換為Adown模塊；ADSN-YOLO11模型采用OD2SN頸部結構，OD2SN頸部結構基于SlimNeck神經網絡頸部，將VoVGSCSP模塊中輸入通道的兩個卷積塊替換為ODConv模塊； 步驟S4、對訓練好的ADSN-YOLO11模型進行結構化剪枝，再對結構化剪枝后的模型進行精度的微調訓練，得到ADSN-YOLO11_Pruned模型； 步驟S5、對ADSN-YOLO11_Pruned模型進行模型格式轉換； 步驟S6、將模型格式轉換后的ADSN-YOLO11_Pruned模型部署到RKNN硬件平臺上，開啟線程池對測試集進行多線程實時檢測，當檢測到混凝土橋梁泛堿時，標示缺陷位置并顯示檢測置信度； 步驟S4中，對訓練好的ADSN-YOLO11模型中的特定模塊進行剪枝操作包括：剪枝C3k2模塊中的Bottleneck、剪枝Adown、剪枝OD2SN頸部結構中的GSConv、對檢測頭進行剪枝；其中，針對檢測頭的剪枝，剪枝部分包括P3、P4、P5層的Reg分支和Cls分支； 步驟S5中，通過第一次模型轉換將ADSN-YOLO11_Pruned模型轉換成ONNX模型；通過第二次模型轉換將ONNX模型轉換成RKNN模型；其中，在第二次模型轉換時，將ONNX模型移植到Linux系統，對模型進行量化將浮點存儲轉換成整數存儲，再將模型封裝成適合部署到邊緣設備上的RKNN模型。

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