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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于计算机视觉的智能非接触式结构位移检测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：CN121095167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511185258.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于计算机视觉的智能非接触式结构位移检测方法及系统是由郭刘潞;孟湘凯;刘红波;张帆;陈志华设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的智能非接触式结构位移检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的智能非接触式结构位移检测方法及系统，属于深度学习领域。该方法包括：获取含有位移标靶的第一视频图像，基于YOLOv11算法建立第一检测模型，使用第一检测模型对第一视频图像进行分析处理，获得位移标靶的检测结果；基于StrongSORT算法根据多种位移标靶外观特征构建信息网络，将检测结果输入信息网络，形成多种位移标靶的运动轨迹；基于结合频域‑时域融合模块与逆透视变换模块构建结构位移分析算法，结构位移分析算法基于标靶实际尺寸与像素坐标的映射关系，计算位移标靶的实际结构位移；基于结构位移分析算法，通过连续帧的位移计算，实时检测目标结构的位移变化。通过本发明实现了非接触式远距离多目标结构位移实时检测。

本发明授权基于计算机视觉的智能非接触式结构位移检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于计算机视觉的智能非接触式结构位移检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1获取含有位移标靶的第一视频图像，基于改进的YOLOv11算法建立第一检测模型，使用第一检测模型对第一视频图像进行分析处理，获得位移标靶的检测结果； 基于改进的YOLOv11算法建立第一检测模型包括以下步骤： 所述第一检测模型包括骨干网络层、颈部网络层和头颈部网络层，基于所述骨干网络层中的空间-深度卷积模块提取所述第一视频图像中细粒度第一特征，并通过特征提取模块进行所述第一特征跨阶段特征耦合，基于嵌入多尺度注意力特征提取模块替代瓶颈结构实现所述第一特征多尺度信息聚合，所述颈部网络层中的动态上采样模块对所述第一特征多尺度信息进行多尺度融合获得第一融合特征，再通过于所述头颈部网络层增设的检测头，构建四层级联特征金字塔对所述第一融合特征进行处理，获得所述位移标靶的检测结果； 所述的嵌入多尺度注意力特征提取模块对应C3K2_MAB模块，在C3K2_MAB模块中，输入特征首先通过层归一化处理，接着通过MLKA组件的大核卷积分解捕获长距离和局部信息，并通过引入门控机制和空间注意力的GSAU组件进一步优化了空间信息的聚合； 步骤2基于StrongSORT算法根据多种位移标靶外观特征构建信息网络，将检测结果输入信息网络，形成多种位移标靶的运动轨迹； 步骤3基于结合频域-时域融合模块与逆透视变换模块构建结构位移分析算法，结构位移分析算法基于标靶实际尺寸与像素坐标的映射关系，计算位移标靶的实际结构位移； 步骤4基于结构位移分析算法，通过连续帧的位移计算，实时检测目标结构的位移变化。

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